| Titre : | La Neuro-évolution pour l’apprentissage de réseaux de Neurones et le contrôle d’un robot Bipède |
| Auteurs : | HOUDA OUANIS, Auteur ; Noureddine Djedi, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2019 |
| Format : | 1 vol. (67 p.) / ill. / 29 cm |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
L’objectif de ce mémoire est de recréer des mécanismes et des phénomènes biologiques pour les comprendre et résoudre certains de leurs problèmes, en utilisant une combinaison de modèles informatiques, mathématiques, biologique et physiques tout ceci dans le but d’observer, de modéliser et de comprendre l’interaction entre les êtres vivants, et leur environnement à des échelles très différentes ainsi qu’au niveau de l’organisation (cellulaire, organique) En physiologie la locomotion est la faculté pour un organisme vivant de se mouvoir pour se déplacer. Des contraintes sont exercées sur ces organismes suivant le milieu : terrestre, aérien ou aquatique, dans lesquels ils se meuvent. Reproduire la locomotion consiste à reproduire l’ensemble des paramètres qui entrent en jeu d’une manière bien défini pour un réalisme acceptable.Ce mémoire représente une étude pour développer un système de contrôle reproduisant l’évolution artificielle pour synthétiser et simuler la locomotion de créatures synthétiques construites dans un simulateur physique. La technique que nous avons choisie pour contrôler les mouvements de nos créatures artificielles consiste en un système connexionniste représenté par un réseau de neurones NEAT, qui étant les systèmes les plus utilisés dans ce domaine, ont été utilisés pour produire un outil flexible de synthèse de mouvements pour la réalisation des buts recherchés.L’intérêt porté sur les créatures artificielles est motivé par les nombreux avantages véhiculés par les créatures qui évoluent au sein des écosystèmes artificiels complexes. Se doter de capacité à se déplacer dans des environnements. Exercer différentes tâches vitales. La morphologie joue un rôle dans les comportements générés qui pourront être utiles à étudier ou à visualiser. Il existe toutefois des phénomènes impossibles à manipuler dans la biologie telle que nous la connaissons.Ainsi, les mouvements de la créature sont réalisés grâce à un contrôleur constitué d’un réseau de neurones NEAT que nous avons fait évoluer par le biais des méthodes évolutionnistes. Le processus d’évolution est appliqué en premier sur la structure hiérarchique du réseau qui est non fixe, et sur les poids du réseau généré, qui sera traduit via des effecteurs à des angles dans les jointures de la créature. Le déplacement réalisé par ce contrôleur, est supervisé par une fonction de fitness qui a pour rôle de faire converger le processus d’évolution vers le comportement recherché, cette fonction de fitness étant la distance parcourue par chaque individu au bout d’un temps fixé de la simulation.Les résultats que nous avons obtenus pour une locomotion simple présentent les propriétés suivantes : Ils sont réalistes et permettent à la créature de générer un ensemble de mouvements combinés pour une meilleure locomotion au fil des générations suivantes. Ils offrent de nombreuses perspectives pour élargir nos tests dans de nouveaux types d’environnements qui pourraient conduire à de nouveaux comportements. Ils offrent la possibilité de faire évoluer les créatures simulées aux seins d’écosystèmes complexes. |
| Sommaire : |
Introduction générale .........................................................................................................................1 Chapitre 1: 1. Introduction : ..............................................................................................................................3 2. Introduction à la vie artificielle : ..................................................................................................3 2.1 La vie : .................................................................................................................................3 2.2 La vie artificielle : .................................................................................................................4 2.2.1 Où trouve-t-on la vie artificielle ? .................................................................................5 2.2.2 Domaine d’application : ...............................................................................................5 2.2.3 Principaux concepts de la vie artificielle : .....................................................................5 3. Les techniques de La vie artificielle : ............................................................................................6 3.1 Les systèmes générateurs : ..................................................................................................6 Modèle réaction-diffusion : .................................................................................................6 Automates cellulaires : ........................................................................................................7 L-Systèmes : ........................................................................................................................7 3.2 Les systèmes d'évolution : ...................................................................................................8 3.3 Les systèmes d'apprentissage : .......................................................................................... 11 4. Les créatures artificielles ........................................................................................................... 12 4.1 Morphogénèse artificielle : ................................................................................................ 13 4.1.1 Evolution de la morphologie seule : ........................................................................... 13 4.1.2 Evolution de la morphologie et du contrôleur : .......................................................... 14 4.1.2.1 Les créatures de Karl Sims : .................................................................................... 14 4.1.3 Evolution du contrôleur avec une morphologie figée : ............................................... 17 4.1.3.1 Les créatures de Bongard et Lipson : ...................................................................... 17 4.14 Evolution du contrôleur avec une morphologie de bipède : ............................................... 19 4.14.1.1 Les bipèdes de Krister Wolff : ............................................................................. 19 4.15 Embryogénèse artificielle :................................................................................................. 20 4.15.1 Les créatures d’Arturo Chavoya :................................................................................ 20 4.16 La robotique évolutionniste : ............................................................................................. 21 4.16.1 Le Projet Golem de Hod Lipson : ................................................................................ 21 Conclusion ........................................................................................................................................ 22 Chapitre 2: 1.1 Introduction ....................................................................................................................... 24 1.2 Historique de Réseau de neurone ....................................................................................... 24 1.3 Les avantages de réseau de neurone ................................................................................... 24 1.4 Domaine d’application : ..................................................................................................... 24 1.5 L’aspect biologique du neurone : ....................................................................................... 25 1.5.1 Neurone biologique : .................................................................................................. 25 1.5.2 Les Neurones artificielle : .......................................................................................... 25 1.6 Le perceptron : .................................................................................................................. 26 1.7 Structure d’interconnexion d’un réseau de neurone : .......................................................... 27 1.8 Différents type d’apprentissage dans les réseaux de neurones : ........................................... 28 1.8.1 Apprentissage supervisé : ........................................................................................... 29 1.8.2 Apprentissage non supervisé : .................................................................................... 29 1.8.3 Apprentissage par compétition : ........................................................................................ 29 1.9 Réseau de neurone et algorithme évolutionniste : ................................................................ 30 1.10 Types de réseau de neurone : ................................................................................................. 31 1.10.1 Le réseau NEAT (Neuro-évolution of augmenting topologies) : ...................................... 31 1.10.2 Les réseaux NEAT dans le contrôle de créature artificielle : .......................................... 32 1.10.3 Les réseaux artificiels de régulation de gènes (GRN Gene Régulation Network) ........... 32 2 Les algorithmes génétiques ..................................................................................................... 33 2.1 Introduction : ..................................................................................................................... 33 2.2 Philosophie des algorithmes génétiques : ........................................................................... 34 2.3 Fonctionnement des algorithmes génétiques : Les algorithmes génériques ont pour objectifs contradictoires : .. 34 2.4 Caractéristique des algorithmes génétiques : ...................................................................... 34 2.5 Domaine d’application : Les domaines d’application des algorithmes génétiques sont relativement variés, ils concernent notamment les disciplines suivantes ......................................... 34 2.6 Les différences des algorithmes génétiques par rapport aux autres paradigmes : ................. 34 2.7 La description d’un algorithme génétique : ........................................................................ 35 2.7.1 Génome des individus : Un algorithme fait son travail en parallèle sur une population qui est un ensemble d’individus ou chromosome. ...................................................................... 35 2.7.2 Le codage :On a trois principaux types de codage utilisables : .................................... 37 2.7.3 Sélection : .................................................................................................................. 37 2.7.4 Croisement : .............................................................................................................. 39 2.7.5 Mutation : .................................................................................................................. 41 2.7.6 Remplacement : ......................................................................................................... 42 2.8 Critère d’arrêt : .................................................................................................................. 43 2.9 Les paramètres d’un algorithme génétique : ....................................................................... 44 Chapitre 3: 1 Introduction .............................................................................................................................. 45 2 Le contrôleur d’un humanoïde ................................................................................................. 45 3 Environnement virtuel et Moteur physique ………………………………………………………………………………50 4 Architecture globale du système :…………………………………………………………………………………………….50 Conclusion ………………………………………………………………………………………………………………………………………564 Chapitre 4 1 Introduction .............................................................................................................................. 58 2 Résultats de la locomotion : .......................................................................... 58 3 Discussion des résultats :........................................................................................................... 61 4 Evaluation du Modèle :.............................................................................. 62 5 Evaluation de la morphologie ..................................................................... 62 Conclusion General ................................................................................. 64 |
| Type de document : | Mémoire master |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/496 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
