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Dans ces travaux, nous tentons d’améliorer l’aspect comportemental dans les jeux vidéo en utilisant le raisonnement par cas (Case Based Reasoning - CBR), qui simule le comportement humain. Cette technique, provenant du domaine de l’intelligence artificielle, résout de nouveaux problèmes en retrouvant des expériences analogues dans sa base de cas et en les adaptant au nouveau problème considéré. Nous utilisons le CBR pour l’automatisation de décisions prises par des composantes d’un jeu. La construction d’un module CBR nécessite l’accumulation de plusieurs épisodes de jeu pour former la base de cas du module. Cependant, lorsqu’un grand nombre d’épisodes sont emmagasinés dans la base de cas, la réponse en temps du système s’alourdit. Nous sommes alors confrontés au défi d’améliorer le temps de réponse du module CBR tout en gardant un niveau de performance acceptable du système. Dans ce mémoire, nous utilisons le jeu de Tetris pour mener notre étude. Ce jeu présente un intérêt particulier car les décisions à prendre sont contraintes dans le temps. Nous proposons dans ce mémoire de répondre aux questions suivantes : Comment formuler un système CBR pour jouer au jeu Tetris. Quelle est la performance attendue par un système CBR appliqué à ce jeu. Quel est le niveau du jeu qui peut être atteint par l’estimation de la valeur des cas obtenus par apprentissage par renforcement. Comme Tetris est un jeu contraint par le temps, quel est le niveau de dégradation de performances qui peut être perçue par la réduction de la taille de la base de cas. / In this work, we try to improve the behavioral aspects of video games using Case Based Reasoning (CBR), which can reproduce human behavior as reasoning by similarity, as well as remembering and forgetting previous experiences. This technique, coming from the Artificial Intelligence field, solves new problems by retrieving similar past experiences in the case base and adapting solution to solve new problems. We use CBR for the automation of decisions made by the game engine. The construction of a CBR system needs to accumulate many episodes from the gaming environment to create the case base of the CBR engine. However, as the number of episodes being saved in the case base increases, the response time of the CBR system slows down. We are then facing a dilemma: reducing the size of the case base to improve the response of the CBR system while keeping an acceptable level of performance. In this master thesis, we use the game of Tetris to conduct our case studies. This game presents some particular interests, as decisions to be made are limited by time constraints. We propose in this thesis to answer the following questions: How to construct a CBR system to play the game of Tetris. What is the expected performance of the system applied to this game? Wich game level can be reached by estimating case value through reinforcement learning? As time response constraints are inherent to Tetris, which degradation of performance can be expected by removing cases from the case base?

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Les décideurs dans un système de santé publique comme celui du Québec ont un besoin grandissant d’outils d’évaluation pour soutenir la prise de décision quant aux interventions à mettre en place. Ce mémoire propose un simulateur générique, optimisé pour les problématiques de santé publique, mais également utilisable dans d’autres domaines. Son architecture logicielle est détaillée ainsi que toutes les caractéristiques qui en font un outil de choix pour les décideurs. On présente également l’optimisation des stratégies d’intervention existantes avec une méthode d’apprentissage par renforcement de type Monte-Carlo. Ceci comprend la proposition d’un nouvel algorithme de sélection d’actions dans un contexte d’apprentissage sur des populations d’individus évoluant en parallèle. On conclut le mémoire par l’application de cette infrastructure à deux problématiques de santé publique : la rétinopathie diabétique, ayant déjà fait l’objet de travaux par d’autres chercheurs, et l’ostéoporose, une application d’actualité dont la modélisation et les résultats ont été validés par des spécialistes en santé. / Decision makers in public health system, such as the one in the province of Quebec, have a growing need for assessment tools to support their decisions on the interventions to implement. This master’s thesis proposes a generic simulator optimized for public health issues, while being extensible to other areas. It details the software architecture and all the features that make it a tool of choice for decision makers. It also presents the optimization of existing intervention strategies using Monte Carlo reinforcement learning. This includes the proposal of a new algorithm for selecting actions when learning on populations of individuals evolving in parallel. We conclude with the application of this infrastructure to two public health issues : diabetic retinopathy, that has already been the subject of work by other researchers, and osteoporosis, a current application that has been validated by health care specialists.

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Ce travail de recherche présente la mise au point d’une méthodologie de conception par optimisation globale des machines synchrones sans encoches à aimants permanents à haute vitesse utilisant des matériaux magnétiques composites doux (SMC) au stator et des frettes au rotor éventuellement conductrices. Cette méthodologie tient compte des différentes contraintes imposées par la haute vitesse, notamment les courants de Foucault induits dans les pièces massives, les pertes, l’alimentation en commutation électronique et les efforts mécaniques sur le rotor. Un outil de dimensionnement générique est développé pour différentes structures de machines sans encoches fonctionnant en moteur ou en générateur et alimentées par divers types de  convertisseurs statiques à commutation de tension ou de courant. Il utilise un modèle de dimensionnement analytique basé sur la prédiction du champ magnétique 2D par une résolution harmonique des équations de Maxwell en magnétodynamique en tenant compte des courants de Foucault induits dans les parties conductrices. Ce modèle intègre un modèle électrique équivalent global de l’ensemble convertisseur-machine et un modèle détaillé de calcul des pertes validés par un calcul numérique du champ en 2D. Une validation expérimentale des pertes magnétiques dans le stator en SMC est effectuée. Le modèle de dimensionnement est associé à une procédure d’optimisation et à un mécanisme de correction itératif, basé sur le calcul numérique du champ en 3D, pour tenir compte des effets de bord sur les pertes par courants de Foucault dans le stator. Lorsque la machine est couplée à un convertisseur à commutation de courant, un autre mécanisme de correction, permettant la résolution du couplage fort entre la machine et son convertisseur, est utilisé. Les différents outils de modélisation et de conception réalisés sont utilisés pour dimensionner et comparer plusieurs topologies de machines sans encoches pour des cahiers des charges spécifiques. Différentes études de faisabilité et de sensibilité sont aussi effectuées. / This research work presents the development of a design methodology with global optimization of high-speed permanent-magnet slotless synchronous machines using soft magnetic composite materials (SMC) in the stator and retaining sleeves in the rotor that can be conductive. This methodology takes into account the different constraints imposed by the high speed such as the eddy currents induced in the massive parts, the losses, the converter-machine interactions and the mechanical stress in rotor. A generic design tool is developed for different slotless machines structures used as motors or generators and coupled to different kind of static power converters with voltage or current commutation. It uses a design model based on analytical prediction of the two-dimensional magnetic field by a harmonic resolution of Maxwell equations taking into account the eddy currents induced in the conductive parts. This model includes an equivalent electric model of the converter-machine system and a detailed losses calculation model validated by 2D finite element analysis. Experimental validation of magnetic losses in the SMC stator is also performed. The design model is associated to an optimization procedure and an iterative correction mechanism performed by 3D finite element simulations to take into account the influence of end-effects on the SMC stator eddy current losses. When the machine is coupled to a current static converter, another correction mechanism is used in order to resolve the strong coupling between the machine and its converter. The developed modeling and design tools are used to design and compare different slotless machines topologies for specific requirements. Various feasibility and sensitivity studies are also performed.

Dans ce projet, nous présentons une méthode nouvelle et précise d’estimation de la direction et des délais d’arrivée dans un environnement à trajets multiples, à des fins d’estimation de canal. Récemment, les méthodes de super-résolution ont été largement utilisées pour l’estimation à haute-résolution de la direction d’arrivée (DOA) ou de la différence de temps d’arrivée (TDOA). L’algorithme proposé dans ce travail est applicable à l’estimation d’un canal espace-temps pour des systèmes de traitement spatio-temporel qui emploient la technologie hybride DOA / TDOA. L’estimateur est basé sur l’algorithme MUSIC classique pour trouver la DOA et en profitant d’un simple corrélateur, il est possible de trouver le retard de chaque arrivée. Il est pertinent d’associer chaque angle à son propre retard pour être capable d’estimer les caractéristiques du canal quand nous ne connaissons pas la séquence transmise par l’émetteur. Pour ce faire, nous proposons une formation de faisceaux (voix) très simple et optimale par l’application du MVDR (Maximum Variance Distortion-less Response). Cette formation de faisceaux maximise le signal desiré par rapport aux autres signaux. Après détermination de l’angle d’arrivée par l’algorithme MUSIC, nous appliquons l’algorithme de formation de faisceaux MVDR pour obtenir le signal qui est reçu par le réseau d’antennes pour une direction. Ce signal est corrélé avec les autres signaux correspondants aux autres directions d’arrivée. Les pics dans les figures ainsi obtenues montrent le décalage temporel de chaque source par rapport à celle obtenue par la formation de faisceaux MVDR. La soustraction du plus petit décalage, correspondant au premier signal reçu à chaque décalage temporel, nous donne le temps d’arrivée de chaque source. Pour être plus précis, nous pouvons choisir la moyenne des vecteurs des délais estimés, chacun étant obtenu à partir d’une angle pour l’algorithme MVDR. / In this project, we present a novel and precise way of estimating the direction and delay of arrivals in multipath environment for channel estimation purposes. Recently, super-resolution methods have been widely used for high resolution Direction Of Arrival (DOA) or Time Difference Of Arrival (TDOA) estimation. The proposed algorithm in this work is applicable to space-time channel estimation for space-time processing systems that employ hybrid DOA/TDOA technology. The estimator is based on the conventional MUSIC algorithm to find the DOA and by using a simple correlator it is possible to find the delay of each arrival. It is of interest to associate each angle to its proper delay to be able to estimate the characteristics of the channel when we have no knowledge about the transmitted sequence. To do this, we suggest a very simple and optimal beamforming method by performing Maximum Variance Distortion-less Response (MVDR). This beamforming maximizes the desired signal in the desired direction compare to the other signals that come from other directions. After finding the DOAs by MUSIC algorithm and selecting our desired direction, we obtain the signal from this direction by applying MVDR beamforming. Then, we perform a correlation between this signal and the others incoming signals from other directions. The peaks in the simulation figures illustrate the delay between each source with the obtained signal from MVDR. If we subtract the delay of the first arrival (the smallest delay in time), from the delays indicated in the figures, we can obtain the delay of each arrival. To be more precise, the mean of these estimated TOAs vector follows the exact TOA of each source.

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