@@ -8,28 +8,6 @@ Les consignes qui nous ont été forunies sont dans le fichier consignes.md et l
Le fonctionnement détaillée de chaque classe ajoutée et de ses méthodes est donnée dans la doc. On explique ici le rôle des clesses ajoutées et comment l'utilisateur peut jouer ou tester les IA.
### Player
Cette classe contient la méthode **main** du programme. Elle crée un joueur «*humain*» ainsi qu’un joueur «*Ordinateur*». L’ordinateur joue les coups de manière aléatoire.
Regardez en détail le contenu de la classe **Player**. La création de l’IA ( *joueurOrdi* ) nécessite d’appeler la méthode **setAlgoRecherche** en lui passant en paramètre une instance d’une classe qui implémente l’interface **AlgoRecherche**. Dans notre cas c'est la classe **AlgoRechercheAleatoire** qui implémente cette interface. Elle implémente donc la méthode suivante :
On doit passer à cette méthode le plateau du jeu ( *ici GrilleTicTacToe3x3* ) , le joueur à qui c'est le tour de jouer et un dernier paramètre qui indique si l'ordinateur peut analyser la position lorsque c'est à son adversaire de jouer.
L'algorithme aléatoire récupère la liste des coups possibles à partir de la position courante et en choisit un au hasard.
Cette classe forunit les méthodes pour réaliser des parties et des tournois en local.
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@@ -58,26 +36,44 @@ Elle contient les méthodes pour construire un noeud, référencer ses fils, un
### ArbreMCTS
Cette classe implémente la structure d'arbre, qui est une structure récursive, destinée à la prévision et l'évaluation de coups par l'algorithme MCTS.
Elle contient les méthodes pour construire un noeud, référencer ses fils, un ou plusieurs coup et une note évaluant ces coups ainsi que les méthodes nécéssaires à l'algorithme MCTS.
Elle contient des méthodes pour construire des arbres à partir de la classe Node qui enregistre toute les informations sur les joueurs, le coup joué à ce point, l'évaluation du taux de victoire ou encore le coup précédent.
### AlgoRechercheMinMax
Cette classe implémente l'algorithme du MinMax et hérite d'AlgoRecherche. Elle permet de renvoyer le meilleur coup du point de vue d'un joeur à un certain niveau de la partie selon cet algo.
Plusieurs paramètres comme la profondeur d'évaluation déterministe, le nombre de tests aléatoire réalisés pour les estimations ou encore l'activation d'une amélioration de l'algorithme par mémorisation sont réglables.
### AlgoRechercheMCTS
Cette classe implémente l'algorithme du MinMax et hérite d'AlgoRecherche. Elle permet de renvoyer le meilleur coup du point de vue d'un joeur à un certain niveau de la partie selon cet algo.
Les paramètres de cette algo comme le niveau d'exploration peuvent être choisis à l'instanciation.
### MemoireMinMax
Modif sur la classe arbitre
Cette implémente une amélioration de l'agorithme du MinMax en mémorisant des coefficiants évaluant la qualités des coups basés sur les parties précédemment jouées dans un tournoi.
Une modification de la classe arbitre y est associé pour déclencher l'apprentissage à chaque partie jouée.
### Generator
Cette classe implémente la notation d'une position du point de vue d'un joueur par estimation en testant des fins de parties aléatoires depuis cette position.
### Player
Cette classe contient la méthode **main** du programme. Elle permet d'effectuer des parties ou torunois en local. Les paramètres se règle avec les classes précédemment présentées :
* Il faut créer deux joueurs distincts selon la composition souhaitée. Soit des JoueurHumain si vous souhaitez participer, soit des JoueurOrdi pour faire jouer les IA ou effectuer des tests
* Il faut choisir le plateau de jeu selon le jeu souhaité parmi les deux grilles de TicTacToe et d'ultimate TicTacToe
* Il faut ensuite paramétrer les algo recherche voulu pour les IA parmi le MinMax, le MCTS ou l'algo aléatoire et fixer leurs paramètres
* Enfin, il faut créer un arbitre avec le plateau et les joueurs et demander une partie ou un tournoi avec affichage désactivable
## Tester l'IA en local
La classe Player actuelle vous permet de jouer contre votre IA. Vous pouvez modifier facilement cette classe afin de faire jouer deux IA l’une contre l’autre.
La classe Player permet de réaliser des tests en local.
## Tester l'IA sur Codingame
Afin de tester votre IA sur *Codingame*, il vous faudra modifier le contenu de la classe **Player** pour être compatible avec le mode de fonctionnement de la plateforme, à savoir récupérer les données en entrée ( code déjà fourni par le site ) et retourner sur la sortie standard votre coup. La classe **Arbitre** ne sera plus nécessaire puisque se sera la plateforme Codingame qui fera office d'arbitre. La classe **Player** contient également la version pour le bon fonctionnement de votre IA sur Codingame. Il suffit de dé-commenter la partie *Codingame* et commenter le jeu en local
Afin de tester les IA sur *Codingame*, il vous faudra modifier le contenu de la classe **Player** pour être compatible avec le mode de fonctionnement de la plateforme, à savoir récupérer les données en entrée ( code déjà fourni par le site ) et retourner sur la sortie standard votre coup. La classe **Arbitre** ne sera plus nécessaire puisque se sera la plateforme Codingame qui fera office d'arbitre. La classe **Player** contient également la version pour le bon fonctionnement de votre IA sur Codingame. Il suffit de dé-commenter la partie *Codingame* et commenter le jeu en local.
L'amélioration de l'algo MinMax sera nécésairement désactivée.
Pour générer un seul fichier à partir de l’ensemble de vos classes vous utiliserez le **builder.jar** en effectuant les commandes suivantes.
L'amélioration proposée de l'algo MCTS proposée consiste en une conservation des statistiques dévalution estimées pour les coups d'une partie sur l'autre, elle est intégrée à la classe mais chère en mémoire.
### Amélioration MinMax
l'amélioration proposée de l'algo MinMax et donnée par la classe MémoireMinMax. Une grille garde en mémoire au long d'un tournoi un coefficients évaluants si la position est souvent gagnante ou perdante.
Ce coefficient pondère ensuite, après un nombre suffisant de parties jouées pour avoir une estimation correcte, les évalutions de valeur des coups par l'algo.
