| Xaintailles | Evolution Simulator |
2 #1 |
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Je suis accro
 
Inscrit: 02/11/2010 10:53
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Bonjour à tous,
Me promenant dans les limbes de youtube, je suis tombé sur cette vidéo, expliquant le principe d'un simulateur d'évolution codé par le youtuber carykh (pas trouvé d'autres personnes ayant travaillé sur le sujet). Les règles sont simples, 1000 créatures sont générés aléatoirement, avec des nodes pouvant plus ou moins s'accrocher au sol, et des muscles s'étirant et se contractant. Le but de l'évolution est d'aller le plus loin sur la droite en 15 secondes. A chaque génération, on trie les créatures selon leurs performances, puis on en supprime 500, la majorité des tués dans le pool des plus mauvaises, et quelques morts au hasard dans les meilleurs. Puis les meilleurs créatures se reproduisent et on recommence. La première vidéo explicative: Evolution Simulator (Part 1/4) Et l'un des résultats d'une de ces dernières vidéo (il a ajouté des axons transmettant des données de nodes en nodes qui ensuite peuvent appliquer ces données aux muscles auquels ils sont liés): Evolution of mathy creatures (Part 3) (602,500 deaths caught on camera) Impossible de commencer la vidéo au time stamp voulu, mais il y a un résumé à partir de 22:56:p Il est possible de s'amuser soit même avec ce simulateur sur un navigateur: Evoluation Simulator Edit: Pour plus d'information sur le sujet: Citation :
Contribution le : 24/09/2016 12:27
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0 #2 |
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Fantôme
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En fait c'est plus un dispositif expérimental qu'autre chose, c'est trop cool comme idée!
Contribution le : 24/09/2016 12:41
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| AlTi5 | 0 #3 |
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Je poste trop
 
Inscrit: 16/05/2006 22:25
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next step des sols cabossé puis en 3 D
 , très cool comme idéee, bon parcontre vla le génocide xD
Contribution le : 24/09/2016 12:52
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0 #4 |
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Fantôme
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Stylé!
Citation :
Ben quand même! Déjà y'a moi, 5 personnes de mon entourage, et probablement quelques autres milliers avant! algorithme génétique algorithme évolutionniste C'est quand même pas hyper nouveau, même si ça revient à la mode (ça a tendance être gourmand en ressources) Tenez, si vous voulez faire joujou: boxcar2d
Contribution le : 24/09/2016 12:59
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| Insert | 0 #5 |
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J'aime glander ici
 
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J'ai juste fait les 4 premières vidéos, c'est foutrement intéressant.
Les êtres sont très simples, les règles basiques elles aussi, mais je vois mal comment faire comprendre mieux qu'avec ces vidéos les principes de bases qui sous-tendent l'évolution. Tellement intéressant que j'attaque la 2e version maintenant ^^ (et dire que la vidéo m'était déjà proposée par youtube, et que j'avais la flemme. Merci @Xaintailles )
Contribution le : 24/09/2016 13:00
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| Xaintailles | 0 #6 |
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Je suis accro
Inscrit: 02/11/2010 10:53
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Citation :
Pardon, je me suis mal exprimé, je parlais du simulateur montré dans les vidéos spécifiquement. Je me doute bien qu'il y a toute une communauté scientifique qui travaille sur le sujet, mais j'édit mon premier post de suite !
Contribution le : 24/09/2016 13:03
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| Wiliwilliam | 0 #7 |
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La loi c'est moi
 
Inscrit: 07/04/2012 19:19
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Je trouve que considéré une marche arrière comme de la lenteur c'est chier sur une partie des générations qui ont potentiellement des alliages intéressants.
Je suis d'accord que ça poserait des problèmes lors de l'accouplement mais à ce moment là, tu fais une petite symétrie axiale et on en parle plus. j'adore ce genre d'expérience 
Contribution le : 24/09/2016 13:09
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| Insert | 0 #8 |
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J'aime glander ici
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Citation :
La vie, c'est de la merde ! Marche dans le bon sens ou crève !
Contribution le : 24/09/2016 13:12
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| Xaintailles | 0 #9 |
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Inscrit: 02/11/2010 10:53
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Citation :
C'est peut être aussi pour représenter que même en étant performant dans un domaine, ça peut ne pas être le bon. Par exemple, une population qui serait excellente pour survivre à base de feuille d'arbre en hauteur, et qui suite à un événement climatique se retrouverait dans une végétation type steppe ?
Contribution le : 24/09/2016 13:12
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| akrogames | 0 #10 |
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Je masterise !
 
Inscrit: 04/02/2014 12:29
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Pourquoi utiliser un algorithme évolutionnaire ?
Parce qu’ils sont les seuls à même de pouvoir prendre en compte les contraintes et les objectifs conjointement tout en passant à l’échelle. Les avantages : - Robuste à l’initialisation - Obtention de solutions approchées en un temps convenable - S’adapte aux spécificités de l’espace de recherche - Limite les risques de tomber dans des optimums locaux - Facilement maintenable (Modification des opérateurs) - Aisément parallélisable Les inconvénients : - Nombre important d’évaluations - Pas de garantie quant à l’obtention d’une solution optimale au problème dans un temps fini - Pas de prise en compte native des contraintes - Paramétrage difficile "pas trouvé d'autres personnes ayant travaillé sur le sujet " Tu n'as pas dû chercher au niveau des problématiques combinatoire cher ami. Après il faut voir si ton problème à des variables de décisions discrètes ou continues. Etc.
Contribution le : 24/09/2016 13:13
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| Xaintailles | 0 #11 |
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Citation :
cf ma réponse plus haut, je parlais du simulateur développé par cette personne en particulier ^^ Dans ton message tu critique la simplicité du système utilisé ici ? (enfin c'est comme ça que je le comprend)
Contribution le : 24/09/2016 13:17
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| akrogames | 0 #12 |
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@Xaintailles Coucou VDD,
Ah non je ne critique pas la simplicité du boulot. D'ailleurs ce n'est pas "simple" du tout ce qu'il a fait. Son programme est intéressant / marrant parce qu'il arrive à voir en temps réel le fitness median entre les individus. Ce qui est vraiment intéressant. Non ce qui serait bien de chercher / trouver c'est la formulation mathématique de son problème avec ces nodes. Je faisais simplement une remarque générale sur l'utilisation des AEs (algo évolutionnaire) vu que c'est mon domaine de compétence. Bonne journée
Contribution le : 24/09/2016 13:22
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| Xaintailles | 0 #13 |
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Citation :
ah, d'accord ^^ Mais alors du coup, question. Là je ne sais pas si c'est son boulot, mais la visée du simulateur est juste pour l'amusement. Quand on travail dans ce domaine, vous faites des simulations au hasard et vous voyez ce que vous pouvez en tirer ou alors vous adaptez vos algo pour essayer de répondre à une question ? Si c'est le cas, quel genre de question ? (enfin si tu as le temps de répondre :p)
Contribution le : 24/09/2016 13:30
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| akrogames | 1 #14 |
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@Xaintailles Je vais tenter de répondre à ta question en essayant d'être simple (c'est pas mon fort).
Je vais répondre à la seconde question en premier car c'est plus logique. Citation : vous adaptez vos algo pour essayer de répondre à une question ? Si c'est le cas, quel genre de question ? Le problème de base c'est que ces algorithmes permettent de trouver un ENSEMBLE de solutions à un problème d'optimisation. On peut formaliser le problème sous la forme d'un programme linéaire sous contrainte avec des objectifs. L'idée est de répondre à une question d'ordre opérationnelle mais aussi théorique parfois. Le but est de parcourir l'espace de recherche. L'espace de recherche c'est l'ensemble des variables du domaine de ta variable de décision. EXEMPLE ! Avec un problème de Bin packing tout simple : "Il s'agit de ranger des objets avec un nombre minimum de boîtes." Ce genre de questions. Mais il y aussi des questions plus pratique comme l'optimisation du nombre de câbles dans un navire de guerre (c'est comme ça qu'on a pu réduire de plusieurs dizaines de tonnes le poids d'un navire ce qui a pour effet une amélioration sur l'empreinte sonar). Citation : vous faites des simulations au hasard et vous voyez ce que vous pouvez en tirer On étudie la complexité en temps et en espace des algorithmes génétique mais c'est complexe de faire ce calcul car la fonction fitness change en fonction du problème. De plus, nous ne pouvons pas prédire de manière théorique le processus d'évolution car c'est basé sur des opérateurs stochastiques. Donc oui, on fait des simulations au hasard ==> On appelle cela des évaluations empirique. Si cela répond au problème c'est bien. Si cela ne répond pas, nous tentons de détecter au "feeling" les points à améliorer. Pour info, et si vous voulez vous lancer sur le sujet, un des plus gros problèmes mathématique et de l'informatique théorique du 21ème siècle est de savoir si les problèmes P == au problème NP. https://fr.wikipedia.org/wiki/Probl%C3%A8me_P_%3D_NP
Contribution le : 24/09/2016 13:47
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| Xaintailles | 0 #15 |
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@akrogames, merci de la réponse ^^
Contribution le : 24/09/2016 16:17
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