RICM4: Probabilité et Simulation. DM1: Pierre Feuille Ciseaux

Table des matières

1 Pierre, Feuille, Ciseau chez les poissons!

1.1 Mise en oeuvre d'une petite simulation

Commençons par une petite fonction générant une série d'actions sans mémoire et suivant une loi de probabilité donnée.

PFC = as.factor(c("Pierre","Feuille","Ciseau"));
PFC_sequence = function(N=1000,P=c(1/3,1/3,1/3)) {
    sample(PFC,N,P,replace=T)
}
PFC_sequence(20)
 [1] Pierre  Ciseau  Feuille Pierre  Feuille Pierre  Pierre  Feuille Feuille
[10] Ciseau  Feuille Pierre  Feuille Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre  Ciseau 
[19] Pierre  Ciseau 
Levels: Ciseau Feuille Pierre

Vérifions que le code est "correct" et que ça n'a pas l'air trop biaisé.

summary(PFC_sequence(1000))
Ciseau Feuille  Pierre 
   330     326     344

Bon, comment coder ces comparaisons Pierre, Feuille, Ciseau "simplement". Je les ai représentées comme des facteurs mais je peux convertir ces facteurs en numéros et à partir de là, utiliser l'ordre sur ces nombres modulo 3.

PFC
as.numeric(PFC)
[1] Pierre  Feuille Ciseau 
Levels: Ciseau Feuille Pierre
[1] 3 2 1

C'est l'ordre alphabétique qui a été utilisé. On a donc avec ce codage "3 < 2 < 1 < 3". Comme demandé dans l'énoncé, j'utiliserai le point de vue du joueur B pour déterminer les gains:

PFC_outcome = function(A_seq, B_seq) {
    ## print(A_seq);
    ## print(B_seq);
    A_seq = as.numeric(A_seq);
    B_seq = as.numeric(B_seq);
    outcome = ((3+A_seq-B_seq)%%3)
    outcome = ifelse(outcome==2,-1,outcome)
    ## print(outcome)
    outcome
}
A = PFC_sequence(8)
B = PFC_sequence(8)
A
B
PFC_outcome(A,B)
[1] Feuille Pierre  Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau  Feuille Pierre 
Levels: Ciseau Feuille Pierre
[1] Ciseau  Feuille Feuille Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau  Feuille
Levels: Ciseau Feuille Pierre
[1]  1  1  1 -1  0 -1  1  1

Écrivons une petite fonction calculant le gain moyen d'une partie entre deux joueurs sans mémoire:

PFC_memoryless_game = function(N,pA,pB) {
    A = PFC_sequence(N,pA)
    B = PFC_sequence(N,pB)
    mean(PFC_outcome(A,B))
}

1.2 Le joueur biaisé

On suppose que le joueur \(A\) joue avec probabilités \(P^{(A)}=(1/4,1/4,1/2)\).

pA = c(1/4,1/4,1/2)
PFC_memoryless_game(1E6,pA,c(1/4,1/4,1/2))
PFC_memoryless_game(1E6,pA,c(1/3,1/3,1/3))
[1] -0.001121
[1] 0.000253

Mmmh, pas fameux. Quand je répète le bloc précédent, ça oscille autour de 0. J'ai choisi un million de tirages pour que ça n'oscille "pas trop". Si on avait vu les cours sur l'intervalle de confiance, on saurait qu'il y a 99.9% de chances pour que ça correspond à une approximation 0.003 près (\(3*1/\sqrt(N)\)), Autrement, dit, les deux premières décimales sont assez fiables. Tu parles d'un jeu inintéressant…

Regardons s'il n'y a pas une stratégie plus intéressante

pA = c(1/4,1/4,1/2)
Gain = data.frame();
for(x in ((0:10)/10)) {
    for(y in ((0:10)/10)) {
        if(x+y<=1) {
            gain = PFC_memoryless_game(1000000,pA,c(x,y,1-(x+y)));
            Gain = rbind(Gain, data.frame(x=x,y=y,gain=gain));
        }
    }
}
head(Gain);
tail(Gain);
summary(Gain);
  x   y      gain
1 0 0.0 -0.000015
2 0 0.1 -0.024234
3 0 0.2 -0.050794
4 0 0.3 -0.076173
5 0 0.4 -0.100791
6 0 0.5 -0.124812
     x   y     gain
61 0.8 0.0 0.200174
62 0.8 0.1 0.174111
63 0.8 0.2 0.150387
64 0.9 0.0 0.224514
65 0.9 0.1 0.199667
66 1.0 0.0 0.249588
       x                y               gain           
 Min.   :0.0000   Min.   :0.0000   Min.   :-2.485e-01  
 1st Qu.:0.1000   1st Qu.:0.1000   1st Qu.:-7.591e-02  
 Median :0.3000   Median :0.3000   Median :-2.100e-05  
 Mean   :0.3333   Mean   :0.3333   Mean   : 5.461e-05  
 3rd Qu.:0.5000   3rd Qu.:0.5000   3rd Qu.: 7.578e-02  
 Max.   :1.0000   Max.   :1.0000   Max.   : 2.496e-01

Le max est à 0.2496. Vers où se trouve-t-il ?

head(Gain[order(-Gain$gain),])
     x   y     gain
66 1.0 0.0 0.249588
64 0.9 0.0 0.224514
61 0.8 0.0 0.200174
65 0.9 0.1 0.199667
57 0.7 0.0 0.174610
62 0.8 0.1 0.174111

C'est à peu près clair, il faut jouer systématiquement là où ça fait mal. Il joue souvent "Ciseau", il faut jouer "Pierre" systématiquement pour écraser \(A\). Regardons si d'autres stratégies sont bonnes:

library(ggplot2)
ggplot(Gain, aes(x=x,y=y,fill=gain)) + geom_tile() + scale_fill_gradient2(
       low = "red", high = "blue",
       mid = "white")

figure16219XUM.png

C'est super linéaire comme comportement. Il doit y avoir une formule toute simple. :)

On a le tableau suivant:

\(A \backslash B\) P \((x)\) F \((y)\) C \((1-(x+y))\)
P \((1/4)\) 0 1 -1
F \((1/4)\) -1 0 1
C \((1/2)\) 1 -1 0

L'espérance du gain de \(B\) est donc \(1/4.(y - (1-(x+y))) + 1/4.(-x + (1-(x+y))) + 1/2(x-y) = (x-y)/4\). C'est bien maximum pour \((x,y)=(1,0)\)!

1.3 Le joueur non biaisé

Supposons maintenant que le joueur \(A\) est non biaisé, i.e., que \(P^{(A)}=(1/3,1/3,1/3)\).

pA = c(1/3,1/3,1/3)
Gain = data.frame();
for(x in ((0:10)/10)) {
    for(y in ((0:10)/10)) {
        if(x+y<=1) {
            gain = PFC_memoryless_game(1000000,pA,c(x,y,1-(x+y)));
            Gain = rbind(Gain, data.frame(x=x,y=y,gain=gain));
        }
    }
}
summary(Gain)
      x                y               gain           
Min.   :0.0000   Min.   :0.0000   Min.   :-1.905e-03  
1st Qu.:0.1000   1st Qu.:0.1000   1st Qu.:-7.897e-04  
Median :0.3000   Median :0.3000   Median :-1.130e-04  
Mean   :0.3333   Mean   :0.3333   Mean   :-9.118e-05  
3rd Qu.:0.5000   3rd Qu.:0.5000   3rd Qu.: 5.462e-04  
Max.   :1.0000   Max.   :1.0000   Max.   : 2.154e-03

Les gains pour \(B\) sont partout proche de 0. On dirait que \(A\) ne peut pas perdre! Ceci dit, il ne peut pas gagner non plus. Regardons, si on voit une structure ou pas:

library(ggplot2)
ggplot(Gain, aes(x=x,y=y,fill=gain)) + geom_tile() + scale_fill_gradient2(
       low = "red", high = "blue",
       mid = "white")

figure16219KKG.png

Et non, ça a l'air complètement bruité et proche de 0. Si on reprend le calcul précédent, on verra vite que tout se simplifie et que l'espérance du gain est bien nulle.

2 Apprentissage

Notre objectif est maintenant de créer un programme qui arrive à gagner contre un joueur humain. Nous savons que les humains jouent mal au hasard et peuvent en particulier avoir du mal à maintenir l'uniformité.

2.1 Un algorithme qui apprend et joue optimalement

Si notre adversaire est biaisé et n'arrive pas à maintenir l'uniformité, il suffit de jouer systématiquement contre ce qu'il joue le plus fréquemment.

PFC_Strat1 = function(Aseq) {
    history = PFC; # Let's assume A played both three values before at least once
    Bseq = rep(PFC[1],length(Aseq));
    for(i in (1:length(Aseq))) {
        ## print("*******")
        ## print(history);
        stat = c(length(history[history=="Pierre"]),
                 length(history[history=="Feuille"]),
                 length(history[history=="Ciseau"]))
        maxplayed = head(PFC[stat == max(stat)],n=1)
        ## print(maxplayed)
        Bseq[i] = PFC[as.numeric(PFC)==(((as.numeric(maxplayed)+1)%%3)+1)]
        ## print("-----")
        ## print(Bseq);
        history[length(history)+1] = Aseq[i];
    }
    Bseq
}

Regardons s'il gagne contre un joueur biaisé:

pA = c(1/4,1/4,1/2)
A_seq = PFC_sequence(200,pA)
B_seq = PFC_Strat1(A_seq)
A_seq
B_seq
mean(PFC_outcome(A_seq,B_seq))
  [1] Ciseau  Feuille Pierre  Pierre  Feuille Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau 
 [10] Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau  Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau  Pierre 
 [19] Pierre  Feuille Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Ciseau  Ciseau  Ciseau 
 [28] Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau  Ciseau 
 [37] Pierre  Pierre  Ciseau  Feuille Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Pierre 
 [46] Pierre  Pierre  Feuille Ciseau  Feuille Pierre  Ciseau  Ciseau  Ciseau 
 [55] Ciseau  Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau  Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau 
 [64] Feuille Pierre  Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Feuille
 [73] Pierre  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Pierre  Ciseau  Pierre  Ciseau 
 [82] Feuille Ciseau  Pierre  Ciseau  Feuille Pierre  Feuille Ciseau  Ciseau 
 [91] Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Feuille
[100] Ciseau  Pierre  Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau  Pierre  Ciseau  Ciseau 
[109] Feuille Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau  Pierre  Feuille Ciseau  Feuille
[118] Ciseau  Feuille Feuille Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Ciseau 
[127] Ciseau  Ciseau  Feuille Feuille Feuille Pierre  Ciseau  Feuille Ciseau 
[136] Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre  Feuille Feuille Feuille Feuille Ciseau 
[145] Pierre  Ciseau  Pierre  Ciseau  Feuille Feuille Pierre  Pierre  Feuille
[154] Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau  Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau  Feuille
[163] Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Feuille Feuille
[172] Ciseau  Pierre  Feuille Feuille Ciseau  Pierre  Feuille Ciseau  Ciseau 
[181] Feuille Pierre  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau  Ciseau  Feuille
[190] Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Pierre  Feuille Ciseau  Ciseau  Pierre 
[199] Ciseau  Ciseau 
Levels: Ciseau Feuille Pierre
  [1] Feuille Pierre  Ciseau  Feuille Feuille Feuille Feuille Pierre  Pierre 
 [10] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [19] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [28] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [37] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [46] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [55] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [64] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [73] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [82] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [91] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[100] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[109] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[118] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[127] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[136] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[145] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[154] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[163] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[172] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[181] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[190] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[199] Pierre  Pierre 
Levels: Ciseau Feuille Pierre
[1] 0.29

Alors évidemment, cet algorithme joue optimalement mais un humain pas trop bête devrait vite comprendre cette stratégie et arriver à rééquilibrer, par exemple en jouant systématiquement contre ce que l'ordinateur vient de jouer…

Pour que cette stratégie soit un peu moins grossièrement détectable, jouons un peu au hasard quand même (avec une proba 1/2 par exemple).

PFC_Strat2 = function(Aseq, proba = 1/2) {
    history = PFC; # Let's assume A played both three values before at least once
    Bseq = rep(PFC[1],length(Aseq));
    for(i in (1:length(Aseq))) {
        if(runif(1)<proba) {
            stat = c(length(history[history=="Pierre"]),
                     length(history[history=="Feuille"]),
                     length(history[history=="Ciseau"]))
            maxplayed = head(PFC[stat == max(stat)],n=1)
            Bseq[i] = PFC[as.numeric(PFC)==(((as.numeric(maxplayed)+1)%%3)+1)]
        } else {
            Bseq[i] = sample(PFC,1)
        }
        history[length(history)+1] = Aseq[i];
    }
    Bseq
}

Regardons s'il gagne contre un joueur biaisé:

pA = c(1/4,1/4,1/2)
A_seq = PFC_sequence(200,pA)
B_seq = PFC_Strat2(A_seq)
A_seq
B_seq
mean(PFC_outcome(A_seq,B_seq))
  [1] Pierre  Pierre  Ciseau  Feuille Pierre  Feuille Ciseau  Feuille Feuille
 [10] Feuille Feuille Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau  Ciseau  Ciseau  Feuille
 [19] Ciseau  Ciseau  Pierre  Ciseau  Pierre  Ciseau  Feuille Ciseau  Pierre 
 [28] Feuille Pierre  Pierre  Ciseau  Pierre  Feuille Feuille Ciseau  Ciseau 
 [37] Ciseau  Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Ciseau  Feuille
 [46] Ciseau  Feuille Ciseau  Ciseau  Pierre  Ciseau  Feuille Ciseau  Feuille
 [55] Feuille Pierre  Pierre  Feuille Feuille Pierre  Feuille Ciseau  Feuille
 [64] Ciseau  Feuille Feuille Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau 
 [73] Pierre  Pierre  Feuille Pierre  Pierre  Feuille Pierre  Pierre  Feuille
 [82] Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre  Ciseau  Feuille Ciseau  Ciseau  Feuille
 [91] Ciseau  Feuille Ciseau  Feuille Pierre  Feuille Pierre  Feuille Pierre 
[100] Feuille Feuille Pierre  Ciseau  Ciseau  Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau 
[109] Pierre  Pierre  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Ciseau  Ciseau 
[118] Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Feuille Pierre 
[127] Ciseau  Ciseau  Pierre  Ciseau  Ciseau  Pierre  Ciseau  Ciseau  Pierre 
[136] Ciseau  Ciseau  Ciseau  Feuille Feuille Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau 
[145] Pierre  Feuille Ciseau  Ciseau  Pierre  Feuille Pierre  Ciseau  Ciseau 
[154] Ciseau  Pierre  Feuille Pierre  Pierre  Feuille Ciseau  Pierre  Ciseau 
[163] Feuille Ciseau  Feuille Pierre  Feuille Pierre  Pierre  Pierre  Ciseau 
[172] Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre  Feuille Feuille Ciseau  Pierre  Ciseau 
[181] Pierre  Pierre  Ciseau  Feuille Feuille Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau 
[190] Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Ciseau  Feuille Pierre  Pierre  Feuille
[199] Ciseau  Ciseau 
Levels: Ciseau Feuille Pierre
  [1] Feuille Ciseau  Feuille Pierre  Feuille Pierre  Feuille Ciseau  Feuille
 [10] Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Ciseau  Feuille Ciseau 
 [19] Ciseau  Ciseau  Ciseau  Pierre  Feuille Feuille Feuille Pierre  Pierre 
 [28] Pierre  Feuille Ciseau  Ciseau  Pierre  Feuille Pierre  Ciseau  Pierre 
 [37] Pierre  Feuille Pierre  Feuille Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [46] Pierre  Feuille Pierre  Pierre  Pierre  Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre 
 [55] Feuille Feuille Feuille Pierre  Pierre  Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre 
 [64] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Feuille
 [73] Feuille Pierre  Pierre  Pierre  Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [82] Feuille Pierre  Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
 [91] Ciseau  Pierre  Pierre  Feuille Feuille Pierre  Pierre  Feuille Feuille
[100] Pierre  Ciseau  Pierre  Ciseau  Ciseau  Feuille Pierre  Ciseau  Feuille
[109] Ciseau  Pierre  Pierre  Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre 
[118] Feuille Pierre  Ciseau  Pierre  Pierre  Feuille Ciseau  Pierre  Pierre 
[127] Feuille Ciseau  Pierre  Pierre  Feuille Pierre  Pierre  Feuille Pierre 
[136] Pierre  Pierre  Feuille Ciseau  Feuille Feuille Pierre  Pierre  Ciseau 
[145] Pierre  Pierre  Feuille Pierre  Feuille Ciseau  Pierre  Pierre  Pierre 
[154] Pierre  Feuille Pierre  Ciseau  Feuille Feuille Pierre  Pierre  Pierre 
[163] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Feuille
[172] Pierre  Pierre  Ciseau  Pierre  Ciseau  Feuille Ciseau  Feuille Pierre 
[181] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Feuille Pierre  Pierre  Feuille Feuille
[190] Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Pierre  Feuille Pierre 
[199] Ciseau  Pierre 
Levels: Ciseau Feuille Pierre
[1] 0.095

Bon, on gagne mais 1/2, ça reste un peu trop visible, mais il faut savoir gagner peu pour gagner. Avec .1, on n'y verra que du feu! :) Quoi qu'il en soit, on a un compromis.

pA = c(1/4,1/4,1/2)
A_seq = PFC_sequence(2000,pA)
B_seq = PFC_Strat2(A_seq, proba=.1)
mean(PFC_outcome(A_seq,B_seq))
[1] 0.0545

3 Bonus au choix

3.1 Extension spéciale Big Bang Theory

Adapter votre programme et votre étude au jeu Pierre-Papier-Ciseaux-Lézard-Spock.

Le plus dur est d'arriver à trouver un codage des facteurs avec lequel les calculs de modulo marchent bien.

3.2 Proposez une stratégie non aléatoire

Je vous invite à ce document (un peu long, mais rigolo) sur le sujet: http://apiacoa.org/publications/2004/rossi2004opponent.pdf

Auteur: Arnaud Legrand

Created: 2017-11-23 jeu. 20:58

Validate