SZI2019SmieciarzWmi/Raports/SI_Raport_3.md

# Sztuczna inteligencja 2019 - Raport 3 

**Czas trwania opisywanych prac:** 03.04.2019 - 14.04.2019

**Członkowie zespołu:** Anna Nowak, Magdalena Wilczyńska, Konrad Pierzyński, Michał Starski

**Wybrany temat:** Inteligentna śmieciarka


**Link do repozytorium projektu:** https://git.wmi.amu.edu.pl/s440556/SZI2019SmieciarzWmi

## Planowanie ruchu - Algorytmy BFS i Best-first search 

#### Implementacja

##### BFS (Iteracyjnie)
Algorytm przeszukiwania drzewa w głąb.

W przypadku BFS użyte struktury pozostają w gruncie rzeczy te same (z tym, że tym razem zamiast stosu do przechowywania stanu używamy kolejki), zmienia się tylko kolejność wykonywanych instrukcji:


**Przebieg algorytmu**:

-   Dodaj do kolejki pierwszy krok
-   Dopóki kolejka nie jest pusta:
    1. Zdejmij z kolejki następny nieodwiedzony wierzchołek grafu
    2. Jeżeli możliwa jest jakaś akcja (zebranie/oddanie smieci) wykonaj ją
    3. Sprawdź wszystkie sąsiednie wierzchołki wybranego wierzchołka, które jeszcze nie zostały odwiedzone

##### Best-first search 
Agent idzie w kierunku celu do którego jest najbliżej w linii prostej w danym momencie.

**Przebieg algorytmu**

1. Ustaw pozycję początkową
2. Znajdź obiekt w znajdujący się najbliżej w linii prostej
3. Jeżeli odległość od obiektu wynosi 1, wykonaj interakcję i usuń obiekt z listy celów, zwróć ścieżkę do obiektu
4. Jeżeli przekroczono limit rekursji lub nie można wykonać kroku zakończ
5. Na podstawie pozycji nowoobranego celu wybierz preferowane oraz niechciane kierunki poruszania się
6. Posortuj dozwolone ruchy zgodnie z preferencjami
7. Dla każdego kierunku na liście przeszukuj dostępne ścieżki dopóki jakakolwiek nie zostanie znaleziona


-----------
Ponadto, dołożyliśmy śmieciarzowi możliwość oddawania śmieci na wysypisko w ten sposób kompletując założenia planszy.

#### Obserwacje
W porównaniu do poprzednio zaimplementowanego DFS oba algorytmy sprawują się zdecydowanie szybciej. Przez to, że szukanie drogi nie odbywa się w głąb, agent nie traci czasu na przeszukiwanie wierzchołków z góry skazanych na porażkę. Poniżej przedstawiamy tabelę mierzącą liczbę kroków, która była potrzebna do wykonania przez agenta przy użyciu DFS, BFS i Best-first search na 5 przygotowanych do testów mapach: 

| Algorytm / Kroki | Mapa 1 | Mapa 2 | Mapa 3 | Mapa 4 | Mapa 5 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| DFS | 134 | 45 | 67 | 191 | 12 |
| BFS | 62 | 23 | 57 | 101 | 12 |
| Best-first | 55 | 20 | 58 | 99 | 12 |

Po wykonaniu testów możemy stwierdzić, że najlepszym z tych 3 algorytmów okazał się Best-first search. Warto jednak zauważyć, że na mapach numer 1,3 i 4 różnica kroków jest mała, a na mapie 2. identyczna jak BFS. 

Co widać bez jakichkolwiek wątpliwości DFS okazał się najgorszy (zgodnie z uzasadnieniem znajdującym się w raporcie nr. 2). Liczba kroków jest prawie dwukrotnie większa od tej w konkurujących algorytmach.

(Mapa 5 posiadała tylko jedną możliwe przejście posiadające 12 kroków ten wynik można pominąć.)