Les puzzles coulissants ne sont pas seulement des casse-têtes amusants, ils sont aussi parfaits pour booster nos compétences en intelligence artificielle ! Dans cet article, on va vous emmener à travers la résolution d'un puzzle coulissant en Python avec une petite touche de fun 🎉. On va utiliser des algorithmes de recherche non informée et implémenter les classes abstraites Problem et Node.
C'est Quoi un Puzzle Coulissant ? 🤔
Imaginez un plateau 5x4 avec des pièces que vous devez déplacer pour amener une pièce rouge (2x2) à sa place cible. Les autres pièces sont de tailles différentes, et vous devez les déplacer dans l'ordre :
- Pièces verticales (2x1)
- Pièces horizontales (1x2)
- Pièces uniques (1x1)
Exemple de départ et de cible 🎯
État initial :
2 1 1 3 2 1 1 3 0 A A 0 4 6 7 5 4 8 9 5 Objectif à atteindre :
. . . . . . . . . . . . . 1 1 . . 1 1 . L'Approche Algorithmique 🧠💻
On va utiliser deux classes principales pour modéliser ce problème : Problem et Node.
1. Classe Problem – La Base du Puzzle
Cette classe définit tout ce qu'il faut pour résoudre notre puzzle :
-
initial: L'état de départ du puzzle (où tout commence). -
goal: L'état à atteindre (c'est la cible !). -
actions(state): Retourne les mouvements possibles à partir d'un état donné. -
result(state, action): Applique une action et obtient le nouvel état. -
goal_test(state): Vérifie si l'état actuel est l'objectif.
2. Classe Node – Le Héros du Parcours
Chaque Node représente un état dans notre arbre de recherche :
-
state: L'état actuel. -
parent: Le parent du nœud (pour tracer le chemin). -
action: L'action qui a permis d'atteindre cet état.
La méthode expand crée les "enfants" du nœud courant en appliquant toutes les actions possibles. Magique, non ? ✨
- Get the full code on my github
Le Code Python – Magic Mode On 🧙♂️
Voici le code qui fait tout le travail :
Classe Problem
class Problem: def __init__(self, initial, goal): self.initial = initial self.goal = goal def actions(self, state): # Logic to find possible actions pass def result(self, state, action): # Apply an action and return the new state pass def goal_test(self, state): return state == self.goal Classe Node
class Node: def __init__(self, state, parent=None, action=None, path_cost=0): self.state = state self.parent = parent self.action = action self.path_cost = path_cost def expand(self, problem): return [ Node(problem.result(self.state, action), self, action) for action in problem.actions(self.state) ] Stratégies de Recherche – Choisissez Votre Arme 🛠️
Il existe plusieurs techniques pour explorer l'arbre des états. On en a testé deux :
Recherche en largeur (BFS) 🌊
- Avantages : Trouve toujours la solution optimale (profondément, pas de raccourcis !).
- Inconvénients : Mange beaucoup de mémoire (ça devient un peu lourd...).
Recherche en profondeur (DFS) 🏊♂️
- Avantages : Utilise peu de mémoire (tout va bien !).
- Inconvénients : Parfois, ça fait des boucles infinies et ça n'aboutit à rien... Pas top ! 🙄
Résultats – Testons Cela ! 📊
Après avoir lancé nos tests sur différentes instances du puzzle, voici ce qu'on a observé :
- BFS a trouvé la solution à chaque fois, mais à un coût mémoire assez élevé.
- DFS a parfois échoué, bloqué dans des boucles infinies. Pas cool. 😅
Conclusion – Mission Accomplie ✅
Voilà comment on a résolu le puzzle coulissant en utilisant des algorithmes de recherche non informée et en modélisant notre problème avec des classes Python. 🎉 N'hésitez pas à tester votre propre implémentation et à nous faire part de vos idées pour améliorer cette approche. Qui sait, vous pourriez résoudre des puzzles encore plus complexes ! 😎
Références 📚
- AI: A Modern Approach – Pour devenir un génie des algos de recherche.
- Sliding Puzzle Online – Testez vos solutions directement en ligne ! 🎮
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