aucun dit : La fonction de similarité: tous les cas ou il y a une proie sont similaires entre eux. Tous les cas ou la proie est en haut a gauche sont encore plus similaires.
Bref tu définis tes régles de similarité.
serait-il possible de connaitre la course de cette information, j'aimerai comprendre les mécanisme de cette classification.
Salut, Professor X, tout ce que tu dis est intéressant. Mais j'ai bien peur que je ne puisse pas l'adapter au projet que je compte monter. Les règles sont trop dépendantes des données et donc le système pas assez évolutif.
Je voudrais pouvoir travailler sur des données sans trop savoir ce qu'elles représentent. Même si j'obtiens une méthode de décision qui prend des décisions absurdes, ce n'est pas grave tant que la méthode est évolutive et féconde et qu'elle permette l'émergence d'une certaine "intelligence".
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Connait-tu le projet prologia sur ce site, car il aurait sans doute des bon élément à glaner en matière d'interface graphique. Histoire de ne pas réinventer la roue ...
Pour la partie graphique, je me suis dit qu'une fois tout l'algo fait et qu'il tourne bien, je me mettrai à rechercher un développeur calé niveau graphique ou bien je m'y mettrai moi-même.
Mais comme le plus dur est la partie algo, c'est celle qui risque le plus d'échouer, je préfère commencer par elle, comme ça une fois fini, je suis sûr que le reste est "facilement" réalisable.
Pour ce qui est du projet en lui-même, je compte le faire évoluer vers une approche multi-agent. Chaque ayant ne s'occupant que d'une tâche basique. Un animal virtuel serrait un ensemblage de plusieurs agents. Mais je pense qu'il reste aussi pas mal de travail à faire dessus.
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Je déterre : tu t'es renseigné sur les "Problèmes à satisfaction de contraintes" ?
Il sont solubles par des IA bien précises. Je ne sais pas si on trouve assez de doc sur le sujet sur internet.
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