forked from s444399/AI
78 lines
3.1 KiB
Markdown
78 lines
3.1 KiB
Markdown
|
## Strategia planowania ruchu
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Wykorzystane klasy
|
|||
|
|
|
|||
|
|
AStar - Klasa zawierająca działanie algorytmu.
|
|||
|
|
AStarState - Klasa zawierająca reprezentację wierzchołka.
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Pętla główna - pseudokod
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
Jeśli istnieją wierzchołki do odwiedzenia:
|
|||
|
|
zwiększamy licznik operacji (stop w razie nieznalezienia rozwiązania po przekroczeniu liczny iteracji)
|
|||
|
|
pobieramy pierwszy wierzchołek do odwiedzenia
|
|||
|
|
jeśli natomiast jest wierzchołek o mniejszym koszcie to zajmiemy się nim najpierw
|
|||
|
|
stop jeśli przekroczyliśmy maksymalną liczbę operacji
|
|||
|
|
przenosimy wierzchołek z listy wierzchołków do odwiedzenia do tych już odwiedzonych
|
|||
|
|
jeśli nasz aktualny wierzchołek jest końcowym kończymy algorytm
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Pętla główna - kod w python
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
while len(toVisit)>0:
|
|||
|
|
iterations=iterations+1
|
|||
|
|
current = toVisit[0]
|
|||
|
|
currentIndeks = 0
|
|||
|
|
for indeks, item in enumerate(toVisit):
|
|||
|
|
if item.g<current.g:
|
|||
|
|
current = item
|
|||
|
|
currentIndeks = indeks
|
|||
|
|
if iterations>max:
|
|||
|
|
return self.returnPath(current, grid)
|
|||
|
|
visited.append(current)
|
|||
|
|
toVisit.pop(currentIndeks)
|
|||
|
|
if current==endNode:
|
|||
|
|
return self.returnPath(current, grid)
|
|||
|
|
#funkcjanastępnika
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Funkcja następnika - pseudokod
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
Dla listy możliwych ruchów generujemy wszystkie możliwe następniki:
|
|||
|
|
sprawdzamy czy taki następnik nie wychodzi poza kratę
|
|||
|
|
sprawdzamy czy nie wchodzi on przypadkiem na regał albo ścianę
|
|||
|
|
jeśli nie nastąpił żaden z powyższych warunków dodajemy każdy taki następnik do listy
|
|||
|
|
Dla listy następników:
|
|||
|
|
jeśli w odwiedzonych już istnieje taki wierzchołek to go ignorujemy
|
|||
|
|
jeśli nie istnieje to obliczamy f, g i h oraz dodajemy taki wierzchołek do listy wierzchołków do odwiedzenia
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
### Funkcja następnika - kod w python
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
for new in moves:
|
|||
|
|
positions = (current.position[0]+new[0], current.position[1]+new[1])
|
|||
|
|
if (positions[0] > (noRows - 1) or
|
|||
|
|
positions[0] < 0 or
|
|||
|
|
positions[1] > (noColumns - 1) or
|
|||
|
|
positions[1] < 0):
|
|||
|
|
continue
|
|||
|
|
if grid[positions[0]][positions[1]]!=0:
|
|||
|
|
continue
|
|||
|
|
children.append(AStarState(current, positions))
|
|||
|
|
for child in children:
|
|||
|
|
if len([visitedChild for visitedChild in visited if visitedChild==child])>0:
|
|||
|
|
continue
|
|||
|
|
if child.position[0]<=(len(grid)-4) and child.position[0]>=3 and child.position[1]>=4 and child.position[1]<=(len(grid[0])-1):
|
|||
|
|
child.g = current.g + (10 * cost)
|
|||
|
|
else:
|
|||
|
|
child.g = current.g + cost
|
|||
|
|
child.h = (((child.position[0]-endNode.position[0]) ** 2) + ((child.position[1]-endNode.position[1]) ** 2))
|
|||
|
|
child.f = child.g + child.h
|
|||
|
|
if len([i for i in toVisit if child==i and child.g>i.g])>0:
|
|||
|
|
continue
|
|||
|
|
toVisit.append(child)
|
|||
|
|
children = []
|
|||
|
|
```
|