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src/ALE_TODO.txt

+Pour commencer,
+regarder main.cpp, Utils.cpp et master_slave.cpp, et changer des paramètres pour s'amuser.
+Objectif : Atteindre plus de 2000 par apprentissage sur Frostbite puis sur une autre rom
+pour lancer, c'est ./atari -m et sur un autre terminal, lancer le launch.sh modifié (et avec les paramètres détonateur temps d'exécution et nombres d'esclaves) ou en local ./atari -s

src/launch.sh

 #!/bin/bash
 
-sleep $1h
-
+sleep $1h #premier paramètre, temps d'attente en heure pour lancer les esclaves
+#deuxième paramètre, le temps d'exécution de l'esclave en minutes
+#troisième paramètre, nombre d'esclaves par machine (8 est un bon compromis)
 
 MACHINES="echiquier
 fou
@@ -33,7 +34,13 @@ graves
 blaye
 fronsac
 julien"
+#Toutes les machines hors PC1 PC2 PC3, supprimer si non utilisé
+
 
+#Changer les pgarcia par son login, son mot de passe entre les guillemets et raoh par la machine d'où on lance le maître
+#Sur le LD_LIBRARY_PATH, supprimer le premier ? et remplacer le deuxième par le chemin d'accès où il y a l'exécutable atari
+# par exemple /home-reseau/gsonnet/etudes_pratiques/atari2600/src/atari
+#Commenter les for et les paramètres pour faire tourner les programmes sur des machines spécifiques
 for machine in $MACHINES
 do
     for j in `seq 1 $3`

src/main.cpp

@@ -9,13 +9,15 @@ int main(int argc, char *argv[])
 {
   using namespace std;
   Utils::init_ALE();
+
+  //Pour tester un agant particulier
   agent a;
   std::ifstream ifs("best_agent.txt", std::ios::binary);
   boost::archive::text_iarchive archive(ifs);
   archive >> a;
 
   cout << a << endl;
-
+  
   message::request<agent> request;
 
   for (int i = 1; i < 10; ++i)
@@ -25,8 +27,12 @@ int main(int argc, char *argv[])
       request.params = a;
       message::result<double> res = agent_worker(request);
     }
-
-  //master_slave::run(argc, argv);
+  //
+  
+  //  master_slave::run(argc, argv); //pour lancer l'algo génétique
 
   return 0;
 }
+
+// dans une première fenêtre ./atari -m
+// et dans une autre, soit lancer launch.sh, ou ./atari -s si on veut rester en local

src/master_slave.cpp

@@ -34,24 +34,24 @@ namespace master_slave
     if (vm.count("port")) port = vm["port"].as<int>();
     if (vm.count("master"))
       {
-        int np = 1, ns = 1;
+        int np = 1, ns = 1;//np, c'est le nombre de tests sur un individu et on l'évalue sur la moyenne, ns c'est le nombre d'évaluations qu'on fait tourner sur une machine
         if (vm.count("np")) np = vm["np"].as<int>();
         if (vm.count("ns")) ns = vm["ns"].as<int>();
         const ga::parameters params
         {
-          .mutation_rate   = 0.6,
-          .crossover_rate  = 0.6,
-          .tournament_size = 2,
-          .population_size = 30,
-          .nb_iterations   = 100
+          .mutation_rate   = 0.6,//combien de fois on laisse le programme cuisiner
+	    .crossover_rate  = 0.6,//combien de fois on croise les instructions
+	    .tournament_size = 2,//taille du pool de sélection des individus (1 à 2% de la population)
+	    .population_size = 30,//taille de la population
+	    .nb_iterations   = 100//nombre de générations 
         };
         const agent::parameters agent_params
         {
-          .input_size   = 1344,
-          .output_size  = 9,
-          .nb_registers = 8,
-          .block_size   = 32,
-          .nb_blocks    = 10
+          .input_size   = 1344,//taille de l'écran
+	    .output_size  = 9,//là c'est spécifique au jeu, c'est le nombre d'actions possibles
+	    .nb_registers = 8,//
+	    .block_size   = 32,//taille du bloc d'instructions
+	    .nb_blocks    = 10//nombre du bloc du programme
         };
         ga ga(params, agent_params);
         auto fitness = genetic_algorithms::make_distributed_fitness<double, agent>