Quiz 2 - Laboratoire GDAC UQAM

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INF4230 -- 2017H / iz 2 (21 février 2017)
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←− Veuillez coder votre numéro
d'étudiant ci-contre, et écrire votre nom
dans la case ci-dessous.
Nom et prénom
.................................
.................................
Entrez ci-dessus les 6 premiers chiffres de votre code permanent (ABCD01029233 ==> 010292). Remplissez
les cases qui correspondent aux bonnes réponses. Chaque question vaut 2 points. Les questions marquées d'un
♣peuvent avoir zéro, une ou plusieurs bonnes réponses. Le résultat /32 sera ramené /4.
estion 1 ♣Dans un jeu à somme nulle …
un gain pour un joueur équivaut à une perte
pour l'autre.
la somme du pointage des joueurs est toujours
égale à zéro (ou une constante).
estion 2 L'algorithme minimax a une complex-
ité spatiale de … où best le facteur de branchement
et mest le nombre de coups (profondeur). Supposez
que les fonctions min-value et max-valeur dressent la
liste des successeurs avant de la parcourrir.
O(bm/2)
O(mb)
O(bm)
O(mb/2)
O(b)
O(m)
O(bm)
estion 3 Dans l'arbre A, l'algorithme minimax
visite … noeuds.
12
8
13
18
23
11
7
10
15
14
estion 4 ♣L'algorithme d'exploration par es-
calade (hill-climbing) …
est gourmand en espace mémoire.
est une technique de recherche locale.
converge (termine) dans un optimum local.
garantie de trouver une solution optimale.
estion 5 ♣Cochez les actions de l'arbre A qui ne
pourront jamais être élaguées, par l'algorithme mini-
max avec élagage alpha-beta, et ce, peu importe les
valeurs d'utilité assignées aux feuilles.
a10
b7
b9
b3
a3
a10
a7
estion 6 Dans l'arbre A, l'algorithme minimax
avec élagage alpha-beta visite … noeuds.
15
13
18
23
12
14
10
7
11
8
estion 7 ♣L'algorithme minimax avec élagage
alpha-beta …
est optimal (retourne meilleure action).
nécessite une fonction d'évaluation (estimation)
des noeuds intermédiaires.
explore toujours tous les noeuds.
suppose un adversaire rationnel.
est gourmand en mémoire.

C
estion 8 ♣L'algorithme minimax (avec ou sans
élagage alpha-beta) avec profondeur limitée …
est gourmand en mémoire.
est optimal (retourne meilleure action).
suppose un adversaire rationnel.
explore toujours tous les noeuds.
nécessite une fonction d'évaluation (estimation)
des noeuds intermédiaires.
estion 9 ♣Si le jeu PlaneteH était à 2 joueurs
et que le gagnant est celui qui réussit à placer une
séquence de 4 bombes dans des cases consécutives, il
s'agirait d'un environnement …
Agent unique.
Épisodique.
Partiellement observable.
Déterministe.
estion 10 ♣L'algorithme minimax …
est gourmand en mémoire.
explore toujours tous les noeuds.
suppose un adversaire rationnel.
nécessite une fonction d'évaluation (estimation)
des noeuds intermédiaires.
estion 11 ♣L'algorithme du recuit simulé (sim-
ulated annealing) …
peut sortir d'un optimum local.
est une technique de recherche locale.
va éventuellement trouver une solution opti-
male.
est gourmand en espace mémoire.
estion 12 L'algorithme minimax avec élagage
alpha-beta a une complexité temporelle de … où b
est le facteur de branchement et mest la profondeur
maximale. Considérer un élagage parfait.
O(bm/2)
O(b)
O(bm)
O(mb)
O(m)
O(mb/2)
O(bm)
estion 13 L'algorithme minimax a une complex-
ité temporelle de … où best le facteur de branchement
et mest le nombre de coups (profondeur).
O(bm)
O(b)
O(mb)
O(mb/2)
O(m)
O(bm/2)
O(bm)
estion 14 L'algorithme minimax avec élagage
alpha-beta a une complexité spatiale de … où best le
facteur de branchement et mest le nombre de coups
(profondeur). Supposez que les fonctions min-value
et max-valeur dressent la liste des successeurs avant
de la parcourrir.
O(bm)
O(mb/2)
O(mb)
O(m)
O(bm/2)
O(bm)
O(b)
estion 15 Dans l'arbre A, l'algorithme minimax
avec élagage alpha-beta retourne l'action …
a9.
a13.
a11.
a6.
a5.
a2.
a3.
a1.
a12.
a4.
a10.
a8.
a7.
estion 16 ♣Le jeu de tic-tac-toe est un environ-
nement …
Épisodique.
Agent unique.
Déterministe.
Partiellement observable.