Relevant bibliographies by topics / Apprentissage par renforcement mulitagent

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Academic literature on the topic 'Apprentissage par renforcement mulitagent'

Author: Grafiati
Published: 21 December 2024
Last updated: 31 July 2025

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Journal articles on the topic "Apprentissage par renforcement mulitagent"

1

Griffon, L., M. Chennaoui, D. Leger, and M. Strauss. "Apprentissage par renforcement dans la narcolepsie de type 1." Médecine du Sommeil 15, no. 1 (2018): 60. http://dx.doi.org/10.1016/j.msom.2018.01.164.

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2

Garcia, Pascal. "Exploration guidée en apprentissage par renforcement. Connaissancesa prioriet relaxation de contraintes." Revue d'intelligence artificielle 20, no. 2-3 (2006): 235–75. http://dx.doi.org/10.3166/ria.20.235-275.

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3

Degris, Thomas, Olivier Sigaud, and Pierre-Henri Wuillemin. "Apprentissage par renforcement factorisé pour le comportement de personnages non joueurs." Revue d'intelligence artificielle 23, no. 2-3 (2009): 221–51. http://dx.doi.org/10.3166/ria.23.221-251.

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4

Host, Shirley, and Nicolas Sabouret. "Apprentissage par renforcement d'actes de communication dans un système multi-agent." Revue d'intelligence artificielle 24, no. 2 (2010): 159–88. http://dx.doi.org/10.3166/ria.24.159-188.

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Villatte, Matthieu, David Scholiers, and Esteve Freixa i Baqué. "Apprentissage du comportement optimal par exposition aux contingences dans le dilemme de Monty Hall." ACTA COMPORTAMENTALIA 12, no. 1 (2004): 5–24. http://dx.doi.org/10.32870/ac.v12i1.14548.

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Abstract:
L'étude a pour objet le dilemme de Monty Hall, une situation de jugement de probabilités dans laquelle la très grande majorité des individus émet un comportement de choix non-optimal. Nous formulons l'hypothèse selon laquelle l'exposition répétée aux conséquences du comportement de choix va permettre l'apprentissage du comportement optimal. Trois conditions constituent l'expérience: une condition consistant en une procédure de renforcement positif, une condition consistant en une procédure de punition négative, et une condition consistant en une procédure de renforcement positif et de punition
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6

CHIALI, Ramzi. "Le texte littéraire comme référentiel préférentiel dans le renforcement de la compétence interculturelle en contexte institutionnel. Réflexion et dynamique didactique." Revue plurilingue : Études des Langues, Littératures et Cultures 7, no. 1 (2023): 70–78. http://dx.doi.org/10.46325/ellic.v7i1.99.

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Abstract:
Cet article se positionne comme une réflexion quant aux différents aspects de la littérature proposés en classe de FLE. Dans ce sens, notre intérêt n’est point celui de considérer la littérature comme outil d’acquisition linguistique et de performance pédagogique, mais comme objet dans le traitement didactique en situation de renforcement des compétences à mobiliser par ces mêmes apprenants. Considérer la composante culturelle du texte dépend, ainsi, du besoin des apprenants en matière de compétence interculturelle, au-delà des compétences langagières. Force est de constater que l’enseignement
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7

Altintas, Gulsun, and Isabelle Royer. "Renforcement de la résilience par un apprentissage post-crise : une étude longitudinale sur deux périodes de turbulence." M@n@gement 12, no. 4 (2009): 266. http://dx.doi.org/10.3917/mana.124.0266.

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8

Dutech, Alain, and Manuel Samuelides. "Apprentissage par renforcement pour les processus décisionnels de Markov partiellement observés Apprendre une extension sélective du passé." Revue d'intelligence artificielle 17, no. 4 (2003): 559–89. http://dx.doi.org/10.3166/ria.17.559-589.

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Liesen, Christian, and Marco G. P. Hessels. "Zur Brauchbarkeit der P-Scales für standardbasierte Kompetenzmessung in der Schweiz." Schweizerische Zeitschrift für Heilpädagogik, 2011 17, no. 10 (2011): 27——32. https://doi.org/10.5281/zenodo.5884350.

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Abstract:
Standardisierung und sonderpädagogische Förderung – passt das zusammen? Instrumente wie die englischen P-Scales (vorgestellt in SZH Nr. 1/2008) bejahen das. Sie versprechen, den Lernstand entwicklungsbezogen zu erfassen und zu objektivieren. Eine deutsche Übersetzung wurde Lehrpersonen vorgelegt und sie wurden gebeten, die Brauchbarkeit einzuschätzen. Standardisation et renforcement de la pédagogie spécialisée – ces concepts sont-ils conciliables ? Des instruments, comme le « P-Scales » élaboré en Angleterre et pr&e
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Scholiers, David, and Matthieu Villatte. "Comportement Non-optimal versus Illusion Cognitive." ACTA COMPORTAMENTALIA 11, no. 1 (2003): 5–17. http://dx.doi.org/10.32870/ac.v11i1.14611.

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Abstract:
La question du comportement de choix en situation d'incertitude est sujette à controverse. Si en sciences cognitives les erreurs que peut commettre un individu sont le reflet d'une illusion irrépressible, la recherche en Analyse Expérimentale du Comportement appréhende le comportement non-optimal du point de vue de son acquisition. L'expérience reprend le principe d'un jeu où un sujet doit trouver une pièce cachée sous l'un des 3 gobelets qui lui sont présentés. Après un premier choix, un gobelet vide et non choisi est retiré. Le sujet peut alors conserver ou modifier son choix initial (probab
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Dissertations / Theses on the topic "Apprentissage par renforcement mulitagent"

1

Dinneweth, Joris. "Vers des approches hybrides fondées sur l'émergence et l'apprentissage : prise en compte des véhicules autonomes dans le trafic." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG099.

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Abstract:
Selon l'Organisation mondiale de la santé, les accidents de la route causent près de 1,2 million de décès et 40 millions de blessés chaque année. Dans les pays riches, des normes de sécurité permettent de prévenir une grande partie des accidents. Les accidents restants trouvent leur cause dans le comportement humain.Ainsi, certains envisagent d'automatiser le trafic, c'est-à-dire de substituer aux humains la conduite de leurs véhicules. Cependant, l'automatisation du trafic routier peut difficilement s'effectuer du jour au lendemain. Ainsi, robots de conduite (RC) et conducteurs humains pourra
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2

Zimmer, Matthieu. "Apprentissage par renforcement développemental." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0008/document.

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Abstract:
L'apprentissage par renforcement permet à un agent d'apprendre un comportement qui n'a jamais été préalablement défini par l'homme. L'agent découvre l'environnement et les différentes conséquences de ses actions à travers des interactions avec celui-ci : il apprend de sa propre expérience, sans avoir de connaissances préétablies des buts ni des effets de ses actions. Cette thèse s'intéresse à la façon dont l'apprentissage profond peut aider l'apprentissage par renforcement à gérer des espaces continus et des environnements ayant de nombreux degrés de liberté dans l'optique de résoudre des prob
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3

Zimmer, Matthieu. "Apprentissage par renforcement développemental." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0008.

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Abstract:
L'apprentissage par renforcement permet à un agent d'apprendre un comportement qui n'a jamais été préalablement défini par l'homme. L'agent découvre l'environnement et les différentes conséquences de ses actions à travers des interactions avec celui-ci : il apprend de sa propre expérience, sans avoir de connaissances préétablies des buts ni des effets de ses actions. Cette thèse s'intéresse à la façon dont l'apprentissage profond peut aider l'apprentissage par renforcement à gérer des espaces continus et des environnements ayant de nombreux degrés de liberté dans l'optique de résoudre des prob
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Kozlova, Olga. "Apprentissage par renforcement hiérarchique et factorisé." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00632968.

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Abstract:
Cette thèse a été réalisée dans un contexte de simulation industrielle qui s'intéresse aux problèmes de la modélisation du comportement humain dans les simulateurs d'entraînement militaire ou de sécurité civile. Nous avons abordé cette problématique sous l'angle de l'apprentissage et de la planification dans l'incertain, en modélisant les problèmes que nous traitons comme des problèmes stochastiques de grande taille dans le cadre des Processus de Décision Markoviens (MDP). Les MDP factorisés (FMDP) sont un cadre standard de représentation des problèmes séquentiels dans l'incertain, où l'état d
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Filippi, Sarah. "Stratégies optimistes en apprentissage par renforcement." Phd thesis, Ecole nationale supérieure des telecommunications - ENST, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00551401.

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Abstract:
Cette thèse traite de méthodes « model-based » pour résoudre des problèmes d'apprentissage par renforcement. On considère un agent confronté à une suite de décisions et un environnement dont l'état varie selon les décisions prises par l'agent. Ce dernier reçoit tout au long de l'interaction des récompenses qui dépendent à la fois de l'action prise et de l'état de l'environnement. L'agent ne connaît pas le modèle d'interaction et a pour but de maximiser la somme des récompenses reçues à long terme. Nous considérons différents modèles d'interactions : les processus de décisions markoviens, les p
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Théro, Héloïse. "Contrôle, agentivité et apprentissage par renforcement." Thesis, Paris Sciences et Lettres (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018PSLEE028/document.

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Abstract:
Le sentiment d’agentivité est défini comme le sentiment de contrôler nos actions, et à travers elles, les évènements du monde extérieur. Cet ensemble phénoménologique dépend de notre capacité d’apprendre les contingences entre nos actions et leurs résultats, et un algorithme classique pour modéliser cela vient du domaine de l’apprentissage par renforcement. Dans cette thèse, nous avons utilisé l’approche de modélisation cognitive pour étudier l’interaction entre agentivité et apprentissage par renforcement. Tout d’abord, les participants réalisant une tâche d’apprentissage par renforcement ten
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Munos, Rémi. "Apprentissage par renforcement, étude du cas continu." Paris, EHESS, 1997. http://www.theses.fr/1997EHESA021.

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Abstract:
Le probleme aborde est comment concevoir des methodes permettant a des systemes artificiels d' << apprendre par l'experience >>, c'est a dire de resoudre une tache sans etre explicitement programme pour cela, mais seulement a partir du schema d'apprentissage : essais -> erreur ou succes ii s'agit de definir des methodes, sous forme d'algorithmes, permettant la modification des parametres internes du systeme afin de definir des prises de decisions pertinentes. L'approche developpee est celle de << l'apprentissage par renforcement >> qui se definit naturellement sous la forme d'un probleme de co
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Saulières, Léo. "Explication de l'apprentissage par renforcement." Electronic Thesis or Diss., Université de Toulouse (2023-....), 2024. http://www.theses.fr/2024TLSES224.

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Abstract:
S dernières années, les modèles issus de l'Intelligence Artificielle (IA) ont connu une progression impressionnante tant sur la précision de leurs résultats que sur l'amplitude de leurs applications. Cette progression s'explique en partie par l'utilisation de réseaux de neurones permettant de résoudre efficacement diverses tâches en se basant sur un ensemble de données. Les différentes avancées en IA prédictive (par opposition à l'IA analytique qui s'intéresse à la représentation des connaissances et à la formalisation du raisonnement) ont été mises au service de domaines variés comme l'agricu
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Lesner, Boris. "Planification et apprentissage par renforcement avec modèles d'actions compacts." Caen, 2011. http://www.theses.fr/2011CAEN2074.

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Abstract:
Nous étudions les Processus de Décision Markoviens représentés de manière compacte via des langages de définition d'actions basés sur le langage STRIPS Probabiliste. Une première partie de ce travail traite de la résolution de ces processus de manière compacte. Pour cela nous proposons deux algorithmes. Un premier, basé sur la manipulation de formules propositionnelles, permet de résoudre de manière approchée les problèmes dans des fragments propositionnels traitables du type Horn ou 2-CNF. Le second algorithme quant à lui résout efficacement et de manière exacte les problèmes représentés en P
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Maillard, Odalric-Ambrym. "APPRENTISSAGE SÉQUENTIEL : Bandits, Statistique et Renforcement." Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00845410.

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Abstract:
Cette thèse traite des domaines suivant en Apprentissage Automatique: la théorie des Bandits, l'Apprentissage statistique et l'Apprentissage par renforcement. Son fil rouge est l'étude de plusieurs notions d'adaptation, d'un point de vue non asymptotique : à un environnement ou à un adversaire dans la partie I, à la structure d'un signal dans la partie II, à la structure de récompenses ou à un modèle des états du monde dans la partie III. Tout d'abord nous dérivons une analyse non asymptotique d'un algorithme de bandit à plusieurs bras utilisant la divergence de Kullback-Leibler. Celle-ci perm
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Books on the topic "Apprentissage par renforcement mulitagent"

1

Sutton, Richard S. Reinforcement learning: An introduction. MIT Press, 1998.

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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Sciences de l'activité physique pse4u cours préuniversitaire. CFORP, 2002.

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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Technologie de l'information en affaires btx4e cours préemploi. CFORP, 2002.

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4

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Études informatiques ics4m cours préuniversitaire. CFORP, 2002.

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5

Ontario. Esquisse de cours 12e année: Mathématiques de la technologie au collège mct4c cours précollégial. CFORP, 2002.

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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Sciences snc4m cours préuniversitaire. CFORP, 2002.

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Ontario. Esquisse de cours 12e année: English eae4e cours préemploi. CFORP, 2002.

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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Le Canada et le monde: une analyse géographique cgw4u cours préuniversitaire. CFORP, 2002.

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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Environnement et gestion des ressources cgr4e cours préemploi. CFORP, 2002.

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Ontario. Esquisse de cours 12e année: Histoire de l'Occident et du monde chy4c cours précollégial. CFORP, 2002.

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Book chapters on the topic "Apprentissage par renforcement mulitagent"

1

Tazdaït, Tarik, and Rabia Nessah. "5. Vote et apprentissage par renforcement." In Le paradoxe du vote. Éditions de l’École des hautes études en sciences sociales, 2013. http://dx.doi.org/10.4000/books.editionsehess.1931.

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2

BENDELLA, Mohammed Salih, and Badr BENMAMMAR. "Impact de la radio cognitive sur le green networking : approche par apprentissage par renforcement." In Gestion du niveau de service dans les environnements émergents. ISTE Group, 2020. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9002.ch8.

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Reports on the topic "Apprentissage par renforcement mulitagent"

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Melloni, Gian. Le leadership des autorités locales en matière d'assainissement et d'hygiène : expériences et apprentissage de l'Afrique de l'Ouest. Institute of Development Studies (IDS), 2022. http://dx.doi.org/10.19088/slh.2022.002.

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Abstract:
Entre juillet et octobre 2021, la Sanitation Learning Hub a travaillé avec des représentants des pouvoirs publics et des partenaires de développement pour mettre au point, diffuser et analyser des études de cas qui se penchaient sur le renforcement des autorités et des systèmes locaux dans quatre zones locales à travers l’Afrique de l’Ouest : au Bénin (commune de N’Dali), au Ghana (district municipal de Yendi), en Guinée (commune de Molota) et au Nigéria (circonscription de Logo). Cette note d’apprentissage partage les leçons apprises et les recommandations dégagés des études de cas et des tro
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