Adloun

L'effet d'horizon

Exercice · niveau 2 · informatique (MP2I/MPI), chapitre 27 — Jeux, stratégies et recherche heuristique

Énoncé

Une position offre deux coups, et . Un programme les évalue par minimax à profondeur croissante, avec la même heuristique. Voici les valeurs remontées :

profondeurvaleur de valeur de

Que recommande le programme selon la profondeur ? Comment un tel renversement se produit-il, et que faut-il en conclure ?

Corrigé

Les recommandations : profondeurs et retiennent (valeur ) ; profondeurs et retiennent (valeur ). Les deux réponses sont opposées, et rien dans les deux premières lignes ne l'annonce.

Le mécanisme. L'heuristique est appelée sur les positions du dernier niveau exploré, et elle les juge telles quelles. Le coup mène à des positions que l'heuristique trouve excellentes — un avantage matériel, mettons — mais où l'adversaire dispose, un demi-coup plus loin, d'une réplique qui renverse tout. À profondeur , cette réplique est derrière l'horizon : le programme ne la voit pas, et il compte un avantage qui n'existe pas.

Ce qu'il faut en conclure, et ce qu'il ne faut pas.

La parade classique est la recherche de quiescence : au lieu d'appeler l'heuristique à profondeur , on prolonge tant que la position est « agitée » — tant qu'il reste des prises, des échecs, des menaces immédiates — et l'on n'évalue qu'une position calme. Cela ne supprime pas l'horizon, cela le déplace là où l'heuristique est fiable.

Et la relation avec alpha-bêta. L'élagage ne crée pas cet effet et ne l'atténue pas : à profondeur fixée il rend exactement la valeur de minimax, y compris quand celle-ci est trompeuse. Il agit ailleurs — il permet d'aller plus profond dans le même temps, donc de repousser l'horizon. C'est la seule manière connue de corriger un effet d'horizon : voir plus loin.

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Un blocage sur cet exercice ? Le tuteur d'Adloun guide par questions, sans donner la réponse.