Cet enseignement a \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9 avec J. Fix et H. Frezza-Buet, qui assuraient une s\u00e9ance avant et deux apr\u00e8s la partie pr\u00e9sent\u00e9e ici, de 2014 \u00e0 2020.<\/p>\n
Introduction \u00e0 l’intelligence en essaim, automates cellulaires, SMA r\u00e9actifs et exemples de r\u00e9solution collective<\/a> (PDF, 3,4 Mo).<\/p>\n D\u00e9finition de comportements r\u00e9actifs bas\u00e9s sur le concept de Braitenberg.<\/p>\n Durant cette s\u00e9ance, les \u00e9tudiants utilisent Aseba, un logiciel qu’ils peuvent installer sur leur portable (en haut de cette page<\/a>, vous avez les liens pour installer sur les diff\u00e9rents OS : Linux, MacOS & Windows). \u00c0 noter que pour Ubuntu, il faut aussi ajouter le paquet libqt4-sql-sqlite pour que l’aide en ligne fonctionne. De plus, pour Ubuntu 18.04, si le paquet propos\u00e9 est incomplet, il faut utiliser l’archive fournie en bas de cette page<\/a>.<\/p>\n En compl\u00e9ment du TP, voici le labyrinthe en simulation<\/a> (xml, 2,2 Ko – enregistrez le, puis chargez le dans Aseba Playground avant de lancer Aseba Studio) : vous pourrez ainsi continuer \u00e0 travailler, m\u00eame sans robot.<\/p>\n Exemples de r\u00e9solution collective (suite) et paradigme g\u00e9n\u00e9ral<\/a> (PDF, 3,4 Mo).<\/p>\n D\u00e9placement en essaim (simulation avec Java et MadKit<\/a>).<\/p>\n Recherche de ressources (algorithme fourmis, simulation avec Java).<\/p>\n Cet enseignement a \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9 avec J. Fix et H. Frezza-Buet, qui assuraient une s\u00e9ance avant et deux apr\u00e8s la partie pr\u00e9sent\u00e9e ici, de 2014 \u00e0 2020.<\/p>\n S\u00e9ance 1<\/p>\nS\u00e9ance 2<\/h2>\n
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S\u00e9ance 3<\/h2>\n
S\u00e9ance 4<\/h2>\n
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S\u00e9ance 5<\/h2>\n
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