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Apprentissage par renforcement pour le calcul d’équilibres de Nash dans les jeux stochastiques – Application au calcul/recalcul d’objectifs de haut niveau dans les jeux de conservation stochastiques

Description: 

Les jeux stochastiques sont un cadre pour l’analyse des interactions entre agents non coopératifs évoluant dans un environnement dynamique, incertain et partiellement observé. Ils généralisent à la fois le cadre des Processus Décisionnels Markoviens (PDM) et le cadre des jeux non-coopératifs.

Ce stage portera sur la définition d'un environnement OpenAI Gym pour la simulation et l'évaluation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement pour le calcul d'équilibres de Nash dans les jeux stochastiques, dans un contexte de protection de la biodiversité.

Type de l'offre: 
Date limite de la candidature: 
28/02/2023
Période d'emploi: 
01/03/2023 - 31/08/2023
Email du contact: 
Unité de recherche d'affectation: 
Localisation CR INRA: