Brevet FR3044438A1 (20170602)
REVENDICATIONS1. Procédé d'aide à la décision pour déterminer une action à mettre en oeuvre par une entité compétitive donnée dans un système compétitif comprenant ladite entité compétitive et au moins une autre entité compétitive adverse, l'entité compétitive pouvant mettre en oeuvre une action parmi un ensemble d'actions prédéfinies, chaque action fournissant un gain attendu différent en fonction des actions mises en oeuvre par lesdites entités compétitives adverses, chaque entité étant en outre apte à mettre en oeuvre une méthode d'apprentissage parmi un ensemble de méthodes d'apprentissage prédéfinies pour apprendre les actions des entités adverses, - associer (604) à chaque méthode d'apprentissage une fonction de probabilités élémentaire affectant un paramètre de probabilité à chaque action possible de l'entité compétitive donnée ; - déterminer une fonction de probabilités globale (608) affectant un paramètre de probabilité à chaque fonction de probabilités élémentaire ; -sélectionner (609) l'une des fonctions de probabilités élémentaires en utilisant la fonction de probabilités globale ; et - appliquer la fonction de probabilités élémentaire sélectionnée pour déterminer une action (610) parmi lesdites actions pouvant être mises en oeuvre par ladite entité compétitive donnée.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il comprend une étape préalable consistant à modéliser la situation stratégique de l'entité compétitive donnée sous la forme d'un modèle de jeu comprenant l'ensemble des actions possibles des entités compétitives et la fonction de gain s'appliquant aux dites actions, la fonction de gain associant à chaque action ou combinaison d'actions des entités compétitives un gain attendu.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que ledit paramètre de probabilité est une valeur de poids.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les fonctions de probabilités élémentaires correspondent à une composante d'un vecteur de probabilités défini en fonction d'une distribution de probabilité.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que chaque composante du vecteur de probabilités dépend de poids élémentaires prédéfinis. 3044438\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de calcul de la fonction de gain à partir de données d'apprentissage (606).\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que la fonction de gain dépend de l'un au moins des modèles multicritères suivants parmi une somme pondérée, Intégrale 5 de Choquet, un modèle d'utilité additive généralisé, un réseau de neurones.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que la fonction de gain dépend d'un modèle probabiliste.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de mise à jour d'au moins une fonction de probabilités élémentaire en utilisant 10 une fonction de mise à jour, en réponse à la réception de données d'apprentissage obtenues en exécutant ou en simulant la fonction de probabilités élémentaire sélectionnée et l'action réellement choisie dans le système compétitif au moins une fois.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que l'étape de mise à jour (607) comprend la mise à jour de ladite fonction de probabilités élémentaire sélectionnée. 15\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que l'étape de mise à jour (607) comprend en outre la mise à jour d'au moins une desdites autres fonctions de probabilités élémentaires.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 11, caractérisé en ce que l'étape de mise à jour (607) comprend l'application d'une fonction de mise à jour différente pour chaque fonction de 20 probabilités élémentaire.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 9 à 12, caractérisé en ce que les fonctions de mise à jour comprennent au moins une fonction de mise à jour dépendant du gain obtenu.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 9 à 13, caractérisé en ce que les fonctions de mise à jour comprennent au moins une fonction de mise à jour dépendant de poids 25 élémentaires, chaque poids élémentaire étant associé à une action donnée et les poids élémentaires étant fonction des gains obtenus.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 14, caractérisé en ce que ladite fonction de mise à jour d'une fonction de probabilités élémentaire donnée comprend une composante par action, chaque composante par action dépendant du rapport entre le poids élémentaire associé à 30 ladite action, à l'étape de décision considérée, et la somme totale des poids élémentaires 3044438 36 correspondant aux différentes composantes de la fonction de probabilité élémentaire à ladite étape de décision.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 14 et 15, caractérisé en ce que l'étape de mise à jour comprend en outre la mise à jour desdits poids élémentaires en fonction de la 5 perte encourue en utilisant la méthode d'apprentissage associée à la fonction de probabilités élémentaire à mettre à jour, à une étape de décision donnée.\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 14, caractérisé en ce que l'étape de mise à jour comprend la mise à jour desdits poids élémentaires en appliquant une fonction de distribution de Boltzmann aux gains obtenus. 10\n<CLM>\1\tProcédé selon la revendication 14, caractérisé en ce que l'étape de mise à jour comprend la mise à jour desdits poids élémentaires en fonction d'un paramètre représentant l'état de l'environnement, d'un taux d'exploration, et d'un facteur de remise.\n<CLM>\1\tProcédé selon l'une des revendications 9 à 18, caractérisé en ce que les fonctions de mise à jour comprennent au moins une fonction de mise à jour dépendant de paramètres 15 de gains reçus mesurant le regret d'avoir choisi la méthode d'apprentissage associée à la fonction de probabilités élémentaire plutôt qu'une autre méthode d'apprentissage, à une étape de décision donnée.\n<CLM>\1\tProduit programme d'ordinateur, ledit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code permettant d'effectuer les étapes du procédé selon l'une quelconque 20 des revendications 1 à 19, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.\n<CLM>\1\tSystème d'aide à la décision (10) pour déterminer une action à mettre en oeuvre par une entité compétitive donnée (20) dans un système compétitif comprenant ladite entité compétitive et au moins une autre entité compétitive adverse, l'entité compétitive pouvant mettre en oeuvre une action parmi un ensemble d'actions prédéfinies, chaque action 25 fournissant un gain attendu différent en fonction des actions mises en oeuvre par lesdites entités compétitives adverses, chaque entité étant en outre apte à mettre en oeuvre une méthode d'apprentissage parmi un ensemble de méthodes d'apprentissage prédéfinies pour apprendre les actions des entités adverses, chaque méthode d'apprentissage étant associée à une fonction de probabilités élémentaire associant un paramètre de probabilité 30 à chaque action possible de l'entité compétitive donnée, le système comprenant un module d'apprentissage global (50) configuré pour déterminer une fonction de probabilités globale propre à associer un paramètre de probabilité à chaque fonction de probabilités élémentaire, le module d'apprentissage global comprenant en outre une unité de sélection 3044438 37 (54) propre à sélectionner l'une desdites fonctions de probabilités élémentaires en utilisant la fonction de probabilités globale, le module d'apprentissage global étant propre à appliquer la fonction de probabilités élémentaire sélectionnée pour déterminer une action parmi lesdites actions pouvant être mises en oeuvre par ladite entité compétitive 5 donnée.