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algorytm_g
Author | SHA1 | Date | |
---|---|---|---|
0c04eeb4b7 | |||
12577dde83 | |||
63a2eb21d6 | |||
a590bce082 | |||
8076850194 | |||
9dc269e3dd | |||
4c92f98583 | |||
eaa7524cb3 | |||
20d49599c7 | |||
98e9eab664 | |||
649517c11b | |||
6ad8b4b78b | |||
0cb8d4948e | |||
bf10ae9e9f | |||
0badf10f94 | |||
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d8889d05d8 | |||
5698874420 | |||
007a0c2661 |
@ -1,209 +0,0 @@
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##Jarosław Zbąski – raport z podprojektu
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#Wybrana metoda:
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Do realizacji podprojektu wykorzystano drzewa decyzyjne wskazujące którą roślinę (jeśli w ogóle) należy posadzić na danym polu. Drzewo decyzję podejmuje na podstawie poszczególnych parametrów gleby:
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-żyzność (‘z’-żyzna, ‘j’-jałowa)
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-nawodnienie (‘n’ - nawodniona, ‘s’ - sucha)
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-nasłonecznienie (‘s’ - w słońcu, ‘c’ – w cieniu)
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-kwasowość gleby (‘k’ – kwasowa, ‘n’ – neutralna, ‘z’ - zasadowa)
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#Uczenie modelu:
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Dane treningowe:
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training_data = [
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#zyznosc, nawodnienie, cien, kwasowość, grupa
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['z', 'n', 's', 'z', 1],
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['z', 'n', 's', 'n', 1],
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['j', 'n', 's', 'z', 1],
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['z', 's', 's', 'n', 1],
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['j', 'n', 'c', 'n', 1],
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['z', 'n', 's', 'k', 1],
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['z', 'n', 'c', 'k', 2],
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['z', 's', 's', 'k', 2],
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['z', 's', 'c', 'k', 2],
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['j', 'n', 's', 'k', 2],
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['z', 's', 'c', 'z', 3],
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['j', 'n', 's', 'n', 3]
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]
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```
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Budowanie drzewa decyzyjnego opiera się na podziale gałęzi względem algorytmu CART. Ma ono postać ciągu pytań, na które odpowiedzi determinują kolejne pytania, bądź kończą etap. W wyniku otrzymujemy strukturę drzewa, która w węzłach końcowych nie zawiera już pytań, lecz same odpowiedzi. Dodatkowo wypisuje zestaw danych pasujących do liścia, z zestawu treningowego.
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```
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def build_tree(rows):
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gain, question = find_best_split(rows)
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if gain == 0:
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return Leaf(rows)
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true_rows, false_rows = partition(rows, question)
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true_branch = build_tree(true_rows)
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false_branch = build_tree(false_rows)
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return Decision_Node(question, true_branch, false_branch)
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```
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Znajdowanie najlepszego podziału opiera się głównie na Współczynniku Giniego, który mierzy stopień niejednorodności i dzieli ją przez ilość pozostałych zestawów testowych (entropia), co daje nam przyrost informacji.
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```
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def find_best_split(rows):
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best_gain = 0
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best_question = None
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current_uncertainty = gini(rows)
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n_features = len(rows[0]) - 1
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for col in range(n_features):
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values = set([row[col] for row in rows])
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for val in values:
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question = Question(col, val)
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true_rows, false_rows = partition(rows, question)
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if len(true_rows) == 0 or len(false_rows) == 0:
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continue
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||||||
gain = info_gain(true_rows, false_rows, current_uncertainty)
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if gain >= best_gain:
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best_gain, best_question = gain, question
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return best_gain, best_question
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```
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Drzewo powstałe poprzez wykonanie metody print_tree(node,spacing) na zestawie testowym:
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```
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Czy kwasowosc == k?
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--> True:
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Czy cien == s?
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--> True:
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Czy nawodnienie == n?
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||||||
--> True:
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||||||
Czy zyznosc == j?
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||||||
--> True:
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Predict {2: 1}
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||||||
--> False:
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Predict {1: 1}
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||||||
--> False:
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||||||
Predict {2: 1}
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||||||
--> False:
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||||||
Predict {2: 2}
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||||||
--> False:
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||||||
Czy cien == s?
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||||||
--> True:
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||||||
Czy zyznosc == j?
|
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||||||
--> True:
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||||||
Czy kwasowosc == n?
|
|
||||||
--> True:
|
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||||||
Predict {3: 1}
|
|
||||||
--> False:
|
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||||||
Predict {1: 1}
|
|
||||||
--> False:
|
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||||||
Predict {1: 3}
|
|
||||||
--> False:
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||||||
Czy kwasowosc == n?
|
|
||||||
--> True:
|
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||||||
Predict {1: 1}
|
|
||||||
--> False:
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||||||
Predict {3: 1}
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```
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#Implementacja w C++:
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Komunikacja między pythonem a cpp zachodzi przez pliki dane.txt i decyzje.txt. W pliku dane.txt cpp wypisuje stan całego pola w oddzielonych spacją kolumnach począwszy od indeksu x=1,y=1 aż po x=25,y=25. Decyzje podjęte przez drzewo decyzyjne wypisane w pliku decyzje.txt zawierają symbol rośliny lub pola jakie mają się znajdować na polu (również w całej przestrzeni pola).
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Zestaw testowych danych:
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```
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void testSI1()
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{
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for (int i = 1; i < 26; i++)
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||||||
{
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||||||
for (int j = 1; j < 26; j++)
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||||||
{
|
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||||||
if (j % 3 == 0)
|
|
||||||
{
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||||||
pole[i][j][2] = 'z'; //zyzne
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||||||
pole[i][j][3] = 'n'; //nawodnione
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||||||
pole[i][j][4] = 'c'; //w cieniu
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||||||
pole[i][j][5] = 'k'; //kwasne
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||||||
}
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||||||
else
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||||||
{
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||||||
if (j % 3 == 1)
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||||||
{
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||||||
pole[i][j][2] = 'j'; //jalowe
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||||||
pole[i][j][3] = 'n'; //nawodnione
|
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||||||
pole[i][j][4] = 's'; //w sloncu
|
|
||||||
pole[i][j][5] = 'n'; //neutralne
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][2] = 'z'; //zyzne
|
|
||||||
pole[i][j][3] = 's'; //suche
|
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||||||
pole[i][j][4] = 's'; //sloneczne
|
|
||||||
pole[i][j][5] = 'z'; //zasadowe
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||||||
}
|
|
||||||
}
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||||||
}
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||||||
}
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||||||
}
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```
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Funkcja wysyłająca stan pola:
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```
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void sendState()
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{
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ofstream write("dane.txt");
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for (int i = 1; i < 26; i++)
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||||||
{
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||||||
for (int j = 1; j < 26; j++)
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||||||
{
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||||||
string a;
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||||||
a += pole[i][j][2];
|
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||||||
a += ' ';
|
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||||||
a += pole[i][j][3];
|
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||||||
a += ' ';
|
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||||||
a += pole[i][j][4];
|
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||||||
a += ' ';
|
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||||||
a += pole[i][j][5];
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||||||
write << a << endl;
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||||||
}
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||||||
}
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||||||
write.close();
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||||||
}
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```
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Funkcja kierująca traktorem (decyzja co zasiać):
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```
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void reciveState()
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{
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||||||
ifstream read("decyzje.txt");
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if (read.is_open())
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||||||
{
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||||||
char plant;
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||||||
int i = 1;
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||||||
int j = 1;
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||||||
while (read >> plant)
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||||||
{
|
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||||||
if (j == 25)
|
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||||||
{
|
|
||||||
gogo(1, i+1);
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||||||
}
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|
||||||
else
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|
||||||
{
|
|
||||||
gogo(j+1 , i );
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||||||
}
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||||||
pole[i][j][0] = plant;
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||||||
if (plant == '.')
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||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][1] = '1';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
if (j == 25)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
j = 1;
|
|
||||||
i += 1;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else
|
|
||||||
{
|
|
||||||
j += 1;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
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||||||
```
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@ -1,211 +0,0 @@
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# Podprojekt indywidualny - Szymon Parafiński
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W folderze Sklearn znajduje się wykorzystana baza, wygenerowane drzewo oraz reszta plików związana z podprojektem.
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## Wykorzystana metoda uczenia
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Do realizacji podprojektu wykorzystano drzewa decyzyjne do decydowania, co należy zrobić po najechaniu na konkretne pole.
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Drzewo decyduje na jakim etapie jest roślina analizując poszczególne stany danego pola:
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- Dopiero co zasiana (kiełek)
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- 0: "Nie_podejmuj_działania"
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- Roślinka kiełkująca (młoda)
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||||||
- 1: "Zastosuj_nawóz"
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||||||
- Roślina starzejąca się, bez środka ochrony
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||||||
- 2: "Zastosuj_środek"
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||||||
- Roślinka dojrzałam gotowa do zbioru
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||||||
- 4: "Zbierz"
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||||||
- Roślina zepsuta, nie nadaje się do użytku
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||||||
- 5: "Roślina_już_zgniła-zbierz_i_wyrzuć".
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||||||
Do implementacji drzew decyzyjnych w Pythonie wykorzystane zostały biblioteki
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**sklearn** , **pandas**,**sys** oraz **pickle**.
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## Uczenie modelu
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#### loadLearningBase(): [python]
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Metoda **loadLearningBase** rozpoczyna od utworzenia zbioru uczącego na podstawie tabeli zawierającej informacje wszystkich możliwych stanach roślinki.
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* *col_names* -> zawiera nagłówki poszczególnych kolumn
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||||||
* *feature_cols* -> zawiera nagłówki z kolumnami w których znajdują się dane do analizy
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||||||
```
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||||||
col_names = ['Warzywo', 'Nawoz', 'Srodek', 'Stan', 'Dzialanie']
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|
||||||
base = pd.read_csv("Database.csv", header=None, names=col_names)
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||||||
feature_cols = ['Warzywo', 'Nawoz', 'Srodek', 'Stan']
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||||||
""" print dataset"""
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||||||
# print(base.head())
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||||||
```
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||||||
Tutaj dzielimy podane kolumny na dwa typy zmiennych:
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* zmienne docelowe ---> y
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||||||
* i zmienne funkcyjne ---> X
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||||||
Aby móc sprawdzić wydajność modelu, dzielę zestaw danych na zestaw szkoleniowy i zestaw testowy ---> za pomocą funkcji train_test_split ().
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||||||
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```
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X = base[feature_cols] # Features
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||||||
y = base.Dzialanie # Target variable
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||||||
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||||||
# Split dataset into training set and test set
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||||||
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3,
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||||||
random_state=1) # 70% training and 30% test
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||||||
```
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||||||
Wywołanie funkcji odpowiedzialnej za wygenerowanie drzewa.
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||||||
```
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||||||
data = generateDecisionTree(X_train, X_test, y_train, y_test)
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||||||
```
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||||||
Dodatkowe elementy pozwalające na wizualizację stworzonego drzewa decyzyjnego poprzez wygenerowanie drzewa zależności if/else lub najpierw do pliku .dot, który następnie poddany odpowiedniej 'obróbce' utworzy obraz.
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||||||
```
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|
||||||
"""generate data for image"""
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||||||
# tree.export_graphviz(data, out_file='treeData.dot', filled=True, rounded=True, special_characters=True,
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||||||
# feature_names=feature_cols)
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||||||
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|
||||||
"""Printing if_styled tree to console"""
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||||||
# tree_to_code(data, feature_cols)
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||||||
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||||||
return data
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||||||
```
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||||||
---
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||||||
#### generateDecisionTree(): [python]
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||||||
Metoda **generateDecisionTree** generuje drzewo decyzyjne na podstawie dostarczonej bazy danych.
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||||||
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||||||
Do zmiennej *clf* zapisujemy drzewo decyzyjne z biblioteki **sklearn** utworzone za pomocą metody **DecisionTreeClassifier** z parametrem **criterion** ustawionym na **"entropy"**, który pozwala na uzyskiwanie informacji.
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|
||||||
Na drzewie wywołujemy metodę **fit**, która dopasowuje do drzewa zbiór uczący zadany w tablicach **X_train** i **y_train**.
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|
||||||
Po dopasowaniu danych możemy przewidzieć stan nowych przykładów, co robimy wywołując na drzewie metodę **predict** z parametrami, które zawierają informację o stanie danego pola.
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|
||||||
```
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||||||
def generateDecisionTree(X_train, X_test, y_train, y_test):
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||||||
# Create Decision Tree classifer object
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||||||
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")
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||||||
|
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||||||
# Train Decision Tree Classifer
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||||||
clf = clf.fit(X_train, y_train)
|
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||||||
```
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|
||||||
Aby ocenić dokładność naszego modelu przewidujemy odpowiedzi dla naszego zestawu testowego, aby móc go porównać z zestawem y_test i otrzymać dokładność wygenerowanego modelu.
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|
||||||
```
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|
||||||
# Predict the response for test dataset
|
|
||||||
y_pred = clf.predict(X_test)
|
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||||||
|
|
||||||
"""Model Accuracy, how often is the classifier correct """
|
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||||||
# print("Accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
|
|
||||||
```
|
|
||||||
---
|
|
||||||
#### main(): [python]
|
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||||||
Metoda main wywołuje pozostałe metody oraz zapisuje wygenerowany model do pliku .sav aby nie było trzeba ponownie generować drzewa, tylko wczytać już te wygenerowane.
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||||||
```
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||||||
generated = loadLearningBase()
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||||||
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||||||
# Save generated tree
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||||||
filename = 'decisionTree.sav'
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||||||
pickle.dump(generated, open(filename, 'wb'))
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||||||
```
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||||||
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|
||||||
## Implementacja w projekcie całościowym
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||||||
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||||||
Klasa wywoływana w **C++** nazywa się *injectCode*.
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||||||
Działanie polega na tym że, funkcja **stanPola** sprawdza jakie wartości ma dane pole i generuje odpowiednie polecenie do wykonania.
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|
||||||
#### stanPola(): [C++]
|
|
||||||
|
|
||||||
```
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||||||
void stanPola(int x, int y) {
|
|
||||||
//[x][x][0] = 0 - brak chemii
|
|
||||||
//[x][x][0] = 1 - tylko nawóz
|
|
||||||
//[x][x][0] = 2 - tylko środek
|
|
||||||
//[x][x][0] = 3 - środek i nawóz
|
|
||||||
//[x][x][1] - wartość wzrostu rośliny
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|
||||||
|
|
||||||
polecenie = "python pliki/injectCode.py 1 ";
|
|
||||||
|
|
||||||
if (stan[x][y][0] == 0)
|
|
||||||
polecenie.append("0 0 ");
|
|
||||||
if (stan[x][y][0] == 1)
|
|
||||||
polecenie.append("1 0 ");
|
|
||||||
if (stan[x][y][0] == 2)
|
|
||||||
polecenie.append("0 1 ");
|
|
||||||
if (stan[x][y][0] == 3)
|
|
||||||
polecenie.append("1 1 ");
|
|
||||||
int w = (stan[x][y][1]);
|
|
||||||
std::string s = std::to_string(w);
|
|
||||||
polecenie.append(s);
|
|
||||||
|
|
||||||
decisionTree(polecenie);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
```
|
|
||||||
|
|
||||||
Następnie funckja **decisionTree** wykonuje wygenerowane zapytanie.
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|
||||||
#### decisionTree(): [C++]
|
|
||||||
|
|
||||||
```
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|
||||||
void decisionTree(string polecenie) {
|
|
||||||
|
|
||||||
std::string str = polecenie;
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|
||||||
const char* c = str.c_str();
|
|
||||||
system(c);
|
|
||||||
|
|
||||||
int line = 0;
|
|
||||||
ifstream inFile;
|
|
||||||
inFile.open("pliki/dec.txt");
|
|
||||||
if (!inFile) {
|
|
||||||
cout << "Unable to open file";
|
|
||||||
exit(1); // terminate with error
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
while (inFile >> line) {
|
|
||||||
decyzja = line;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
inFile.close();
|
|
||||||
akcja();
|
|
||||||
}
|
|
||||||
```
|
|
||||||
#### injectCode(): [python]
|
|
||||||
|
|
||||||
```
|
|
||||||
import pickle
|
|
||||||
import sys
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def prediction(warzywo, nawoz ,srodek, stan_wzrostu):
|
|
||||||
filename = 'pliki/decisionTree.sav'
|
|
||||||
tree = pickle.load(open(filename, 'rb'))
|
|
||||||
val = (tree.predict([[warzywo, nawoz, srodek, stan_wzrostu]]))
|
|
||||||
save(val)
|
|
||||||
|
|
||||||
def save(prediction):
|
|
||||||
pred = str(prediction)
|
|
||||||
plik = open('pliki/dec.txt', 'w')
|
|
||||||
plik.write(pred[1])
|
|
||||||
plik.close()
|
|
||||||
|
|
||||||
def decision(prediction):
|
|
||||||
if prediction == 0:
|
|
||||||
return "Nie_podejmuj_dzialania"
|
|
||||||
elif prediction == 1:
|
|
||||||
return "Zastosuj_nawoz"
|
|
||||||
elif prediction == 2:
|
|
||||||
return "Zastosuj_srodek"
|
|
||||||
elif prediction == 4:
|
|
||||||
return "Zbierz"
|
|
||||||
elif prediction == 5:
|
|
||||||
return "Roslina_juz_zgnila__zbierz_i_wyrzuc"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == '__main__':
|
|
||||||
# Map command line arguments to function arguments.
|
|
||||||
prediction(*sys.argv[1:])
|
|
||||||
```
|
|
||||||
Generowane polecenie wygląda w ten sposób:
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|
||||||
```
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||||||
python injectCode.py a b c d
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||||||
```
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Gdzie:
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* a -> rodzaj warzywa
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||||||
* b -> czy roślina była nawożona
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* 0: "nie"
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|
||||||
* 1: "tak"
|
|
||||||
* c -> czy na roślinie był stosowany środek ochronny
|
|
||||||
* 0: "nie"
|
|
||||||
* 1: "tak"
|
|
||||||
* d -> stan wzrostu w jakim znajduje się roślina
|
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||||||
* [1,20) - kiełek,
|
|
||||||
* [20,45) - młoda roślina,
|
|
||||||
* [45,85) - dojrzała,
|
|
||||||
* [80,100] - starzejąca się.
|
|
@ -1,105 +0,0 @@
|
|||||||
# Lista funkcji
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![](images/13_05/1.png)
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![](images/13_05/2.png)
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||||||
# sigmoid, pSigmoid
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||||||
funkcja sigmoid przetwarzająca podaną liczbę na liczbę z przedziału [0 ; 1]
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||||||
funkcja psigmoid jest pochodną sigmoid
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||||||
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||||||
![](images/13_05/3.png)
|
|
||||||
|
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||||||
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||||||
# lookOFVege
|
|
||||||
funkcja przemieniająca stan rośliny na to 'jak wygląda'
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||||||
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|
||||||
![](images/13_05/4.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
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||||||
# setValusesRange
|
|
||||||
funkcja przygotowująca dane pod sigmoid
|
|
||||||
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||||||
![](images/13_05/5.png)
|
|
||||||
|
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||||||
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||||||
# gradient
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|
||||||
funkcja gradientu przechowująca wzrosty połączeń neuronów
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||||||
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||||||
![](images/13_05/6.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
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|
||||||
# buildMatrix
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|
||||||
funkcja tworząca czystą macierz połączeń neuronów
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||||||
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||||||
![](images/13_05/7.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
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||||||
# buildAvrGrad
|
|
||||||
funkcja tworząca czystą macierz średnich gradientów
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||||||
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||||||
![](images/13_05/8.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
-----
|
|
||||||
# neuronsInputBuild
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|
||||||
funkcja uzupełniająca dane wejściowe neuronów, uzupełniająca wyjścia na podstawie wag macierzy połączeń oraz zwracająca koszt dla wybranego oczekiwanego rozwiązania
|
|
||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/9.png)
|
|
||||||
![](images/13_05/10.png)
|
|
||||||
![](images/13_05/11.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
-----
|
|
||||||
# backProp
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|
||||||
funkcja wstecznej propagacji obniżająca koszt conajmniej 50 oraz zapisująca gradient tego kosztu
|
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||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/12.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
-----
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|
||||||
# network
|
|
||||||
funkcja przekazująca dane oczekiwane o wstecznej propagacji
|
|
||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/13.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
-----
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|
||||||
# bestMatrixBuild
|
|
||||||
funkcja budująca najlepszą macierz wag na podstawie średnich gradientów
|
|
||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/14.png)
|
|
||||||
|
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||||||
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|
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||||||
# tests
|
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||||||
zbiory testowe
|
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||||||
## neuroTest1
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||||||
test z jednym konkrenym warzywem na polu
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||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/15.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
## neuroTest2
|
|
||||||
test z warzywami blokującymi oczekiwane warzywo
|
|
||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/16.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
-----
|
|
||||||
# neuroStart1
|
|
||||||
funkcja inicjalizująca naukę traktora
|
|
||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/17.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
-----
|
|
||||||
# chousePath
|
|
||||||
funkcja poruszająca traktor do najlepszego pola
|
|
||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/18.png)
|
|
||||||
![](images/13_05/19.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
-----
|
|
||||||
# testOfNeuroMove
|
|
||||||
test do sprawdzenia działania traktora po nauce
|
|
||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/20.png)
|
|
||||||
|
|
||||||
-----
|
|
||||||
# main
|
|
||||||
inicjalizacja nauki oraz użycia jej
|
|
||||||
|
|
||||||
![](images/13_05/21.png)
|
|
1166
backups/Main.cpp
@ -1,606 +0,0 @@
|
|||||||
#include<iostream>
|
|
||||||
#include<stdlib.h>
|
|
||||||
#include<windows.h>
|
|
||||||
#include<conio.h>
|
|
||||||
#include<string>
|
|
||||||
#include<list>
|
|
||||||
#include<set>
|
|
||||||
#include<math.h>
|
|
||||||
#include<stack>
|
|
||||||
|
|
||||||
using namespace std;
|
|
||||||
|
|
||||||
const float maxFloat=FLT_MAX;
|
|
||||||
const int ROW = 27;
|
|
||||||
const int COL = 27;
|
|
||||||
typedef pair<int, int> Pair;
|
|
||||||
typedef pair<double, pair<int, int>> pPair;
|
|
||||||
struct cell
|
|
||||||
{
|
|
||||||
int parent_i, parent_j;
|
|
||||||
double f, g, h;
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
char pole[27][27][2];
|
|
||||||
int pozycjaTraktoraX = 1, pozycjaTraktoraY = 1;
|
|
||||||
char currentWay = 'S';
|
|
||||||
|
|
||||||
void color(string foregroundColor, string backgroundColor)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
HANDLE hOut;
|
|
||||||
hOut = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE);
|
|
||||||
int foregroundCode = 15;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "black")
|
|
||||||
foregroundCode = 0;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "dark_blue")
|
|
||||||
foregroundCode = 1;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "green")
|
|
||||||
foregroundCode = 2;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "cyan")
|
|
||||||
foregroundCode = 3;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "dark_red")
|
|
||||||
foregroundCode = 4;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "purple")
|
|
||||||
foregroundCode = 5;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "dark_yellow")
|
|
||||||
foregroundCode = 6;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "light_gray")
|
|
||||||
foregroundCode = 7;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "gray")
|
|
||||||
foregroundCode = 8;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "blue")
|
|
||||||
foregroundCode = 9;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "lime")
|
|
||||||
foregroundCode = 10;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "light_blue")
|
|
||||||
foregroundCode = 11;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "red")
|
|
||||||
foregroundCode = 12;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "magenta")
|
|
||||||
foregroundCode = 13;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "yellow")
|
|
||||||
foregroundCode = 14;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "white")
|
|
||||||
foregroundCode = 15;
|
|
||||||
|
|
||||||
int backgroundCode = 0;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "black")
|
|
||||||
backgroundCode = 0;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "dark_blue")
|
|
||||||
backgroundCode = 1;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "green")
|
|
||||||
backgroundCode = 2;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "cyan")
|
|
||||||
backgroundCode = 3;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "dark_red")
|
|
||||||
backgroundCode = 4;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "purple")
|
|
||||||
backgroundCode = 5;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "dark_yellow")
|
|
||||||
backgroundCode = 6;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "light_gray")
|
|
||||||
backgroundCode = 7;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "gray")
|
|
||||||
backgroundCode = 8;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "blue")
|
|
||||||
backgroundCode = 9;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "lime")
|
|
||||||
backgroundCode = 10;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "light_blue")
|
|
||||||
backgroundCode = 11;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "red")
|
|
||||||
backgroundCode = 12;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "magenta")
|
|
||||||
backgroundCode = 13;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "yellow")
|
|
||||||
backgroundCode = 14;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "white")
|
|
||||||
backgroundCode = 15;
|
|
||||||
SetConsoleTextAttribute(hOut, foregroundCode + backgroundCode * 16);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void SetWindow(int Width, int Height)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
_COORD coord;
|
|
||||||
coord.X = Width;
|
|
||||||
coord.Y = Height;
|
|
||||||
|
|
||||||
_SMALL_RECT Rect;
|
|
||||||
Rect.Top = 0;
|
|
||||||
Rect.Left = 0;
|
|
||||||
Rect.Bottom = Height - 1;
|
|
||||||
Rect.Right = Width - 1;
|
|
||||||
|
|
||||||
HANDLE Handle = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE); // Get Handle
|
|
||||||
SetConsoleScreenBufferSize(Handle, coord); // Set Buffer Size
|
|
||||||
SetConsoleWindowInfo(Handle, TRUE, &Rect); // Set Window Size
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void updatePola()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
system("cls");
|
|
||||||
for (int i = 0; i < 27; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 0; j < 27; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
char item = pole[i][j][0];
|
|
||||||
switch (item)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
case 'B':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("purple", "dark_yellow");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'T':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("red", "dark_yellow");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'G':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("lime", "dark_yellow");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case '.':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("yellow", "dark_yellow");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case '#':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("light_gray", "gray");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
cout << pole[i][j][0];
|
|
||||||
|
|
||||||
}
|
|
||||||
cout << endl;
|
|
||||||
color("white", "black");
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void correctMovement(char wantedWay)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
while (currentWay != wantedWay)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
switch (currentWay)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
case 'N':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (wantedWay == 'S')
|
|
||||||
currentWay = wantedWay;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
currentWay = 'W';
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'S':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (wantedWay == 'N')
|
|
||||||
currentWay = wantedWay;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
currentWay = 'W';
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'W':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (wantedWay == 'E')
|
|
||||||
currentWay = wantedWay;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
currentWay = 'N';
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'E':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (wantedWay == 'W')
|
|
||||||
currentWay = wantedWay;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
currentWay = 'N';
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void Move(char kierunek)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
switch (kierunek)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
//góra-(w)
|
|
||||||
case 'w':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[pozycjaTraktoraY - 1][pozycjaTraktoraX][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
correctMovement('N');
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = '.';
|
|
||||||
pozycjaTraktoraY--;
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = 'T';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
//dół-(s)
|
|
||||||
case 's':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[pozycjaTraktoraY + 1][pozycjaTraktoraX][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
correctMovement('S');
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = '.';
|
|
||||||
pozycjaTraktoraY++;
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = 'T';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
//lewo-(a)
|
|
||||||
case 'a':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX - 1][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
correctMovement('W');
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = '.';
|
|
||||||
pozycjaTraktoraX--;
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = 'T';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
//prawo-(d)
|
|
||||||
case 'd':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX + 1][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
correctMovement('E');
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = '.';
|
|
||||||
pozycjaTraktoraX++;
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = 'T';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
bool isValid(int x, int y)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[x][y][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
return true;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
return false;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
bool isDestination(int x, int y,Pair dest)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (dest.first == x && dest.second == y)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
return true;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
return false;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
double calculateHValue(int x, int y, Pair dest)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
return abs(x - dest.first) + abs(y - dest.second);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void tracePath(cell cellDetails[][COL], Pair dest)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
//printf("\nThe Path is "); //----start info
|
|
||||||
int row = dest.first;
|
|
||||||
int col = dest.second;
|
|
||||||
|
|
||||||
stack<Pair> Path;
|
|
||||||
|
|
||||||
while (!(cellDetails[row][col].parent_i == row
|
|
||||||
&& cellDetails[row][col].parent_j == col))
|
|
||||||
{
|
|
||||||
Path.push(make_pair(row, col));
|
|
||||||
int temp_row = cellDetails[row][col].parent_i;
|
|
||||||
int temp_col = cellDetails[row][col].parent_j;
|
|
||||||
row = temp_row;
|
|
||||||
col = temp_col;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
Path.push(make_pair(row, col));
|
|
||||||
while (!Path.empty())
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pair<int, int> p = Path.top();
|
|
||||||
Path.pop();
|
|
||||||
if (p.first > pozycjaTraktoraX)
|
|
||||||
Move('d');
|
|
||||||
if (p.first < pozycjaTraktoraX)
|
|
||||||
Move('a');
|
|
||||||
if (p.second > pozycjaTraktoraY)
|
|
||||||
Move('s');
|
|
||||||
if (p.second < pozycjaTraktoraY)
|
|
||||||
Move('w');
|
|
||||||
|
|
||||||
//printf("-> (%d,%d) ", p.first, p.second); //---- informacja wierzchołku
|
|
||||||
Sleep(1000);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void aStarSearch(int grid[][COL],Pair src, Pair dest)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
bool closedList[ROW][COL];
|
|
||||||
memset(closedList, false, sizeof(closedList));
|
|
||||||
|
|
||||||
cell cellDetails[ROW][COL];
|
|
||||||
|
|
||||||
int i, j;
|
|
||||||
for (i = 0; i < ROW; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (j = 0; j < COL; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i][j].f = maxFloat;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].g = maxFloat;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].h = maxFloat;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].parent_i = -1;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].parent_j = -1;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
i = src.first, j = src.second;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].f = 0.0;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].g = 0.0;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].h = 0.0;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].parent_j = j;
|
|
||||||
|
|
||||||
set<pPair> openList;
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(0.0, make_pair(i, j)));
|
|
||||||
bool foundDest = false;
|
|
||||||
|
|
||||||
while (!openList.empty())
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pPair p = *openList.begin();
|
|
||||||
openList.erase(openList.begin());
|
|
||||||
i = p.second.first;
|
|
||||||
j = p.second.second;
|
|
||||||
closedList[i][j] = true;
|
|
||||||
|
|
||||||
double gNew, hNew, fNew;
|
|
||||||
double waga = 1.0;
|
|
||||||
waga = ((double)pole[j][i][1] - 48)*1.0;//----waga
|
|
||||||
|
|
||||||
//----------- 1st Successor (North) ------------
|
|
||||||
if (isValid(i - 1, j) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (isDestination(i - 1, j, dest) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].parent_j = j;
|
|
||||||
//printf("The destination cell is found\n");
|
|
||||||
tracePath(cellDetails, dest);
|
|
||||||
foundDest = true;
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else if (closedList[i - 1][j] == false)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gNew = cellDetails[i][j].g + waga;
|
|
||||||
hNew = calculateHValue(i - 1, j, dest);
|
|
||||||
fNew = gNew + hNew;
|
|
||||||
|
|
||||||
if (cellDetails[i - 1][j].f == maxFloat ||
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].f > fNew)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(fNew,
|
|
||||||
make_pair(i - 1, j)));
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].f = fNew;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].g = gNew;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].h = hNew;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].parent_j = j;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
//----------- 2nd Successor (South) ------------
|
|
||||||
if (isValid(i + 1, j) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (isDestination(i + 1, j, dest) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].parent_j = j;
|
|
||||||
//printf("The destination cell is found\n");
|
|
||||||
tracePath(cellDetails, dest);
|
|
||||||
foundDest = true;
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else if (closedList[i + 1][j] == false)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gNew = cellDetails[i][j].g + waga;
|
|
||||||
hNew = calculateHValue(i + 1, j, dest);
|
|
||||||
fNew = gNew + hNew;
|
|
||||||
if (cellDetails[i + 1][j].f == maxFloat ||
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].f > fNew)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(fNew, make_pair(i + 1, j)));
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].f = fNew;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].g = gNew;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].h = hNew;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].parent_j = j;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
//----------- 3rd Successor (East) ------------
|
|
||||||
if (isValid(i, j + 1) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (isDestination(i, j + 1, dest) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].parent_j = j;
|
|
||||||
//printf("The destination cell is found\n");
|
|
||||||
tracePath(cellDetails, dest);
|
|
||||||
foundDest = true;
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else if (closedList[i][j + 1] == false)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gNew = cellDetails[i][j].g + waga;
|
|
||||||
hNew = calculateHValue(i, j + 1, dest);
|
|
||||||
fNew = gNew + hNew;
|
|
||||||
if (cellDetails[i][j + 1].f == maxFloat ||
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].f > fNew)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(fNew,
|
|
||||||
make_pair(i, j + 1)));
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].f = fNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].g = gNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].h = hNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].parent_j = j;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
//----------- 4th Successor (West) ------------
|
|
||||||
if (isValid(i, j - 1) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (isDestination(i, j - 1, dest) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].parent_j = j;
|
|
||||||
//printf("The destination cell is found\n");
|
|
||||||
tracePath(cellDetails, dest);
|
|
||||||
foundDest = true;
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else if (closedList[i][j - 1] == false)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gNew = cellDetails[i][j].g + waga;
|
|
||||||
hNew = calculateHValue(i, j - 1, dest);
|
|
||||||
fNew = gNew + hNew;
|
|
||||||
if (cellDetails[i][j - 1].f == maxFloat ||
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].f > fNew)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(fNew,
|
|
||||||
make_pair(i, j - 1)));
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].f = fNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].g = gNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].h = hNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].parent_j = j;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/*if (foundDest == false)
|
|
||||||
printf("Failed to find the Destination Cell\n");*/
|
|
||||||
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void gogo(int endX,int endY)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
Sleep(1000);
|
|
||||||
int grid[27][27];
|
|
||||||
for (int i = 0; i < 27; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 0; j < 27; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
grid[i][j] = 0;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
Pair src = make_pair(pozycjaTraktoraX, pozycjaTraktoraY);
|
|
||||||
Pair dest = make_pair(endX, endY);
|
|
||||||
aStarSearch(grid, src, dest);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void test1()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[1][3][0] = 'B';
|
|
||||||
pole[1][3][1] = '9';
|
|
||||||
pole[3][1][0] = 'B';
|
|
||||||
pole[3][1][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void test2()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int i = 1; i < 26; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 1; j < i; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][0] = 'B';
|
|
||||||
pole[i][j][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
test1();
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void start1()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
int goalX = 3, goalY = 4;
|
|
||||||
test1();
|
|
||||||
pole[1][1][0] = 'T';
|
|
||||||
pole[1][1][1] = '1';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][0] = 'G';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][1] = '9';
|
|
||||||
gogo(goalX, goalY);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void start2()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
int goalX = 6, goalY = 6;
|
|
||||||
test2();
|
|
||||||
pole[1][1][0] = 'T';
|
|
||||||
pole[1][1][1] = '1';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][0] = 'G';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][1] = '9';
|
|
||||||
gogo(goalX, goalY);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void start3()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
int goalX = 6, goalY = 9;
|
|
||||||
test2();
|
|
||||||
pole[1][1][0] = 'T';
|
|
||||||
pole[1][1][1] = '1';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][0] = 'G';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][1] = '9';
|
|
||||||
gogo(goalX, goalY);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
int main()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
SetWindow(50, 30);
|
|
||||||
//create pola//
|
|
||||||
for (int i = 0; i < 27; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][0][0] = '#';
|
|
||||||
pole[0][i][0] = '#';
|
|
||||||
pole[26][i][0] = '#';
|
|
||||||
pole[i][26][0] = '#';
|
|
||||||
pole[i][0][1] = '9';
|
|
||||||
pole[0][i][1] = '9';
|
|
||||||
pole[26][i][1] = '9';
|
|
||||||
pole[i][26][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
for (int i = 1; i < 26; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 1; j < 26; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][0] = '.';
|
|
||||||
pole[i][j][1] = '1';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
for (int i = 0; i < 25; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i + 1][i + 1][0] = 'B';
|
|
||||||
pole[i + 1][i + 1][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
|
|
||||||
start3(); // testy start 1-3
|
|
||||||
|
|
||||||
//---------start---------//
|
|
||||||
bool traktorDziala = true;
|
|
||||||
|
|
||||||
char akcja;
|
|
||||||
|
|
||||||
do
|
|
||||||
{
|
|
||||||
akcja = _getch();
|
|
||||||
if (akcja == 'w' || akcja == 's' || akcja == 'a' || akcja == 'd')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
Move(akcja);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
if (akcja == '0')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
traktorDziala = false;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
} while (traktorDziala);
|
|
||||||
//---------end---------//
|
|
||||||
|
|
||||||
return 0;
|
|
||||||
}
|
|
@ -1,712 +0,0 @@
|
|||||||
#include<iostream>
|
|
||||||
#include<stdlib.h>
|
|
||||||
#include<windows.h>
|
|
||||||
#include<conio.h>
|
|
||||||
#include<string>
|
|
||||||
#include<list>
|
|
||||||
#include<set>
|
|
||||||
#include<math.h>
|
|
||||||
#include<stack>
|
|
||||||
#include<fstream>
|
|
||||||
|
|
||||||
using namespace std;
|
|
||||||
|
|
||||||
const float maxFloat=FLT_MAX;
|
|
||||||
const int ROW = 27;
|
|
||||||
const int COL = 27;
|
|
||||||
typedef pair<int, int> Pair;
|
|
||||||
typedef pair<double, pair<int, int>> pPair;
|
|
||||||
struct cell
|
|
||||||
{
|
|
||||||
int parent_i, parent_j;
|
|
||||||
double f, g, h;
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
char pole[27][27][6];
|
|
||||||
int pozycjaTraktoraX = 1, pozycjaTraktoraY = 1;
|
|
||||||
char currentWay = 'S';
|
|
||||||
|
|
||||||
void color(string foregroundColor, string backgroundColor)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
HANDLE hOut;
|
|
||||||
hOut = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE);
|
|
||||||
int foregroundCode = 15;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "black")
|
|
||||||
foregroundCode = 0;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "dark_blue")
|
|
||||||
foregroundCode = 1;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "green")
|
|
||||||
foregroundCode = 2;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "cyan")
|
|
||||||
foregroundCode = 3;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "dark_red")
|
|
||||||
foregroundCode = 4;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "purple")
|
|
||||||
foregroundCode = 5;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "dark_yellow")
|
|
||||||
foregroundCode = 6;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "light_gray")
|
|
||||||
foregroundCode = 7;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "gray")
|
|
||||||
foregroundCode = 8;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "blue")
|
|
||||||
foregroundCode = 9;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "lime")
|
|
||||||
foregroundCode = 10;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "light_blue")
|
|
||||||
foregroundCode = 11;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "red")
|
|
||||||
foregroundCode = 12;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "magenta")
|
|
||||||
foregroundCode = 13;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "yellow")
|
|
||||||
foregroundCode = 14;
|
|
||||||
if (foregroundColor == "white")
|
|
||||||
foregroundCode = 15;
|
|
||||||
|
|
||||||
int backgroundCode = 0;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "black")
|
|
||||||
backgroundCode = 0;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "dark_blue")
|
|
||||||
backgroundCode = 1;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "green")
|
|
||||||
backgroundCode = 2;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "cyan")
|
|
||||||
backgroundCode = 3;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "dark_red")
|
|
||||||
backgroundCode = 4;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "purple")
|
|
||||||
backgroundCode = 5;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "dark_yellow")
|
|
||||||
backgroundCode = 6;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "light_gray")
|
|
||||||
backgroundCode = 7;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "gray")
|
|
||||||
backgroundCode = 8;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "blue")
|
|
||||||
backgroundCode = 9;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "lime")
|
|
||||||
backgroundCode = 10;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "light_blue")
|
|
||||||
backgroundCode = 11;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "red")
|
|
||||||
backgroundCode = 12;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "magenta")
|
|
||||||
backgroundCode = 13;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "yellow")
|
|
||||||
backgroundCode = 14;
|
|
||||||
if (backgroundColor == "white")
|
|
||||||
backgroundCode = 15;
|
|
||||||
SetConsoleTextAttribute(hOut, foregroundCode + backgroundCode * 16);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void SetWindow(int Width, int Height)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
_COORD coord;
|
|
||||||
coord.X = Width;
|
|
||||||
coord.Y = Height;
|
|
||||||
|
|
||||||
_SMALL_RECT Rect;
|
|
||||||
Rect.Top = 0;
|
|
||||||
Rect.Left = 0;
|
|
||||||
Rect.Bottom = Height - 1;
|
|
||||||
Rect.Right = Width - 1;
|
|
||||||
|
|
||||||
HANDLE Handle = GetStdHandle(STD_OUTPUT_HANDLE); // Get Handle
|
|
||||||
SetConsoleScreenBufferSize(Handle, coord); // Set Buffer Size
|
|
||||||
SetConsoleWindowInfo(Handle, TRUE, &Rect); // Set Window Size
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void updatePola()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
system("cls");
|
|
||||||
for (int i = 0; i < 27; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 0; j < 27; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
char item = pole[i][j][0];
|
|
||||||
switch (item)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
case 'B':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("purple", "dark_yellow");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'Z':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("cyan", "dark_yellow");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'T':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("red", "dark_yellow");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'G':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("lime", "dark_yellow");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case '.':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("yellow", "dark_yellow");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case '#':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
color("light_gray", "gray");
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
cout << pole[i][j][0];
|
|
||||||
|
|
||||||
}
|
|
||||||
cout << endl;
|
|
||||||
color("white", "black");
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void correctMovement(char wantedWay)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
while (currentWay != wantedWay)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
switch (currentWay)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
case 'N':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (wantedWay == 'S')
|
|
||||||
currentWay = wantedWay;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
currentWay = 'W';
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'S':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (wantedWay == 'N')
|
|
||||||
currentWay = wantedWay;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
currentWay = 'W';
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'W':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (wantedWay == 'E')
|
|
||||||
currentWay = wantedWay;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
currentWay = 'N';
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
case 'E':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (wantedWay == 'W')
|
|
||||||
currentWay = wantedWay;
|
|
||||||
else
|
|
||||||
currentWay = 'N';
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void Move(char kierunek)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
switch (kierunek)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
//góra-(w)
|
|
||||||
case 'w':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[pozycjaTraktoraY - 1][pozycjaTraktoraX][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
correctMovement('N');
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = '.';
|
|
||||||
pozycjaTraktoraY--;
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = 'T';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
//dół-(s)
|
|
||||||
case 's':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[pozycjaTraktoraY + 1][pozycjaTraktoraX][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
correctMovement('S');
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = '.';
|
|
||||||
pozycjaTraktoraY++;
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = 'T';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
//lewo-(a)
|
|
||||||
case 'a':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX - 1][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
correctMovement('W');
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = '.';
|
|
||||||
pozycjaTraktoraX--;
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = 'T';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
//prawo-(d)
|
|
||||||
case 'd':
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX + 1][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
correctMovement('E');
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = '.';
|
|
||||||
pozycjaTraktoraX++;
|
|
||||||
pole[pozycjaTraktoraY][pozycjaTraktoraX][0] = 'T';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}break;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
bool isValid(int x, int y)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (pole[x][y][0] != '#')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
return true;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
return false;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
bool isDestination(int x, int y,Pair dest)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (dest.first == x && dest.second == y)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
return true;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
return false;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
double calculateHValue(int x, int y, Pair dest)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
return abs(x - dest.first) + abs(y - dest.second);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void tracePath(cell cellDetails[][COL], Pair dest)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
//printf("\nThe Path is "); //----start info
|
|
||||||
int row = dest.first;
|
|
||||||
int col = dest.second;
|
|
||||||
|
|
||||||
stack<Pair> Path;
|
|
||||||
|
|
||||||
while (!(cellDetails[row][col].parent_i == row
|
|
||||||
&& cellDetails[row][col].parent_j == col))
|
|
||||||
{
|
|
||||||
Path.push(make_pair(row, col));
|
|
||||||
int temp_row = cellDetails[row][col].parent_i;
|
|
||||||
int temp_col = cellDetails[row][col].parent_j;
|
|
||||||
row = temp_row;
|
|
||||||
col = temp_col;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
Path.push(make_pair(row, col));
|
|
||||||
while (!Path.empty())
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pair<int, int> p = Path.top();
|
|
||||||
Path.pop();
|
|
||||||
if (p.first > pozycjaTraktoraX)
|
|
||||||
Move('d');
|
|
||||||
if (p.first < pozycjaTraktoraX)
|
|
||||||
Move('a');
|
|
||||||
if (p.second > pozycjaTraktoraY)
|
|
||||||
Move('s');
|
|
||||||
if (p.second < pozycjaTraktoraY)
|
|
||||||
Move('w');
|
|
||||||
|
|
||||||
//printf("-> (%d,%d) ", p.first, p.second); //---- informacja wierzchołku
|
|
||||||
Sleep(1000);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void aStarSearch(int grid[][COL],Pair src, Pair dest)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
bool closedList[ROW][COL];
|
|
||||||
memset(closedList, false, sizeof(closedList));
|
|
||||||
|
|
||||||
cell cellDetails[ROW][COL];
|
|
||||||
|
|
||||||
int i, j;
|
|
||||||
for (i = 0; i < ROW; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (j = 0; j < COL; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i][j].f = maxFloat;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].g = maxFloat;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].h = maxFloat;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].parent_i = -1;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].parent_j = -1;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
i = src.first, j = src.second;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].f = 0.0;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].g = 0.0;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].h = 0.0;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j].parent_j = j;
|
|
||||||
|
|
||||||
set<pPair> openList;
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(0.0, make_pair(i, j)));
|
|
||||||
bool foundDest = false;
|
|
||||||
|
|
||||||
while (!openList.empty())
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pPair p = *openList.begin();
|
|
||||||
openList.erase(openList.begin());
|
|
||||||
i = p.second.first;
|
|
||||||
j = p.second.second;
|
|
||||||
closedList[i][j] = true;
|
|
||||||
|
|
||||||
double gNew, hNew, fNew;
|
|
||||||
double waga = 1.0;
|
|
||||||
waga = ((double)pole[j][i][1] - 48)*1.0;//----waga
|
|
||||||
|
|
||||||
//----------- 1st Successor (North) ------------
|
|
||||||
if (isValid(i - 1, j) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (isDestination(i - 1, j, dest) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].parent_j = j;
|
|
||||||
//printf("The destination cell is found\n");
|
|
||||||
tracePath(cellDetails, dest);
|
|
||||||
foundDest = true;
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else if (closedList[i - 1][j] == false)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gNew = cellDetails[i][j].g + waga;
|
|
||||||
hNew = calculateHValue(i - 1, j, dest);
|
|
||||||
fNew = gNew + hNew;
|
|
||||||
|
|
||||||
if (cellDetails[i - 1][j].f == maxFloat ||
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].f > fNew)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(fNew,
|
|
||||||
make_pair(i - 1, j)));
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].f = fNew;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].g = gNew;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].h = hNew;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i - 1][j].parent_j = j;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
//----------- 2nd Successor (South) ------------
|
|
||||||
if (isValid(i + 1, j) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (isDestination(i + 1, j, dest) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].parent_j = j;
|
|
||||||
//printf("The destination cell is found\n");
|
|
||||||
tracePath(cellDetails, dest);
|
|
||||||
foundDest = true;
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else if (closedList[i + 1][j] == false)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gNew = cellDetails[i][j].g + waga;
|
|
||||||
hNew = calculateHValue(i + 1, j, dest);
|
|
||||||
fNew = gNew + hNew;
|
|
||||||
if (cellDetails[i + 1][j].f == maxFloat ||
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].f > fNew)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(fNew, make_pair(i + 1, j)));
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].f = fNew;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].g = gNew;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].h = hNew;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i + 1][j].parent_j = j;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
//----------- 3rd Successor (East) ------------
|
|
||||||
if (isValid(i, j + 1) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (isDestination(i, j + 1, dest) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].parent_j = j;
|
|
||||||
//printf("The destination cell is found\n");
|
|
||||||
tracePath(cellDetails, dest);
|
|
||||||
foundDest = true;
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else if (closedList[i][j + 1] == false)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gNew = cellDetails[i][j].g + waga;
|
|
||||||
hNew = calculateHValue(i, j + 1, dest);
|
|
||||||
fNew = gNew + hNew;
|
|
||||||
if (cellDetails[i][j + 1].f == maxFloat ||
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].f > fNew)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(fNew,
|
|
||||||
make_pair(i, j + 1)));
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].f = fNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].g = gNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].h = hNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j + 1].parent_j = j;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
//----------- 4th Successor (West) ------------
|
|
||||||
if (isValid(i, j - 1) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (isDestination(i, j - 1, dest) == true)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].parent_j = j;
|
|
||||||
//printf("The destination cell is found\n");
|
|
||||||
tracePath(cellDetails, dest);
|
|
||||||
foundDest = true;
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else if (closedList[i][j - 1] == false)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gNew = cellDetails[i][j].g + waga;
|
|
||||||
hNew = calculateHValue(i, j - 1, dest);
|
|
||||||
fNew = gNew + hNew;
|
|
||||||
if (cellDetails[i][j - 1].f == maxFloat ||
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].f > fNew)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
openList.insert(make_pair(fNew,
|
|
||||||
make_pair(i, j - 1)));
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].f = fNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].g = gNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].h = hNew;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].parent_i = i;
|
|
||||||
cellDetails[i][j - 1].parent_j = j;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
/*if (foundDest == false)
|
|
||||||
printf("Failed to find the Destination Cell\n");*/
|
|
||||||
|
|
||||||
return;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void gogo(int endX,int endY)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
Sleep(1000);
|
|
||||||
int grid[27][27];
|
|
||||||
for (int i = 0; i < 27; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 0; j < 27; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
grid[i][j] = 0;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
Pair src = make_pair(pozycjaTraktoraX, pozycjaTraktoraY);
|
|
||||||
Pair dest = make_pair(endX, endY);
|
|
||||||
aStarSearch(grid, src, dest);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void test1()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[1][3][0] = 'B';
|
|
||||||
pole[1][3][1] = '9';
|
|
||||||
pole[3][1][0] = 'Z';
|
|
||||||
pole[3][1][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void test2()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int i = 1; i < 26; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 1; j < i; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][0] = 'B';
|
|
||||||
pole[i][j][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
test1();
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void testSI1()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int i = 1; i < 26; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 1; j < 26; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (j % 3 == 0)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][2] = 'z'; //zyzne
|
|
||||||
pole[i][j][3] = 'n'; //nawodnione
|
|
||||||
pole[i][j][4] = 'c'; //w cieniu
|
|
||||||
pole[i][j][5] = 'k'; //kwasne
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (j % 3 == 1)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][2] = 'j'; //jalowe
|
|
||||||
pole[i][j][3] = 'n'; //nawodnione
|
|
||||||
pole[i][j][4] = 's'; //w sloncu
|
|
||||||
pole[i][j][5] = 'n'; //neutralne
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][2] = 'z'; //zyzne
|
|
||||||
pole[i][j][3] = 's'; //suche
|
|
||||||
pole[i][j][4] = 's'; //sloneczne
|
|
||||||
pole[i][j][5] = 'z'; //zasadowe
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void sendState()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
ofstream write("dane.txt");
|
|
||||||
for (int i = 1; i < 26; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 1; j < 26; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
string a;
|
|
||||||
a += pole[i][j][2];
|
|
||||||
a += ' ';
|
|
||||||
a += pole[i][j][3];
|
|
||||||
a += ' ';
|
|
||||||
a += pole[i][j][4];
|
|
||||||
a += ' ';
|
|
||||||
a += pole[i][j][5];
|
|
||||||
write << a << endl;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
write.close();
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void reciveState()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
ifstream read("decyzje.txt");
|
|
||||||
if (read.is_open())
|
|
||||||
{
|
|
||||||
char plant;
|
|
||||||
int i = 1;
|
|
||||||
int j = 1;
|
|
||||||
while (read >> plant)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
if (j == 25)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gogo(1, i+1);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else
|
|
||||||
{
|
|
||||||
gogo(j+1 , i );
|
|
||||||
}
|
|
||||||
pole[i][j][0] = plant;
|
|
||||||
if (plant == '.')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][1] = '1';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
if (j == 25)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
j = 1;
|
|
||||||
i += 1;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
else
|
|
||||||
{
|
|
||||||
j += 1;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
void start1()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
int goalX = 3, goalY = 4;
|
|
||||||
test1();
|
|
||||||
testSI1();
|
|
||||||
pole[1][1][0] = 'T';
|
|
||||||
pole[1][1][1] = '1';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][0] = 'G';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][1] = '9';
|
|
||||||
gogo(goalX, goalY);
|
|
||||||
gogo(goalX - 1, goalY);
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][0] = 'Z';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][1] = '9';
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
//sendState(); //trzeba ręcznie zmieniać między wysyłaniem stanu a pobieraniem stanu pola
|
|
||||||
reciveState();
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void start2()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
int goalX = 6, goalY = 6;
|
|
||||||
test2();
|
|
||||||
pole[1][1][0] = 'T';
|
|
||||||
pole[1][1][1] = '1';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][0] = 'G';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][1] = '9';
|
|
||||||
gogo(goalX, goalY);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
void start3()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
int goalX = 6, goalY = 9;
|
|
||||||
test2();
|
|
||||||
pole[1][1][0] = 'T';
|
|
||||||
pole[1][1][1] = '1';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][0] = 'G';
|
|
||||||
pole[goalY][goalX][1] = '9';
|
|
||||||
gogo(goalX, goalY);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
int main()
|
|
||||||
{
|
|
||||||
SetWindow(50, 30);
|
|
||||||
//create pola//
|
|
||||||
for (int i = 0; i < 27; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][0][0] = '#';
|
|
||||||
pole[0][i][0] = '#';
|
|
||||||
pole[26][i][0] = '#';
|
|
||||||
pole[i][26][0] = '#';
|
|
||||||
pole[i][0][1] = '9';
|
|
||||||
pole[0][i][1] = '9';
|
|
||||||
pole[26][i][1] = '9';
|
|
||||||
pole[i][26][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
for (int i = 1; i < 26; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
for (int j = 1; j < 26; j++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i][j][0] = '.';
|
|
||||||
pole[i][j][1] = '1';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
for (int i = 0; i < 25; i++)
|
|
||||||
{
|
|
||||||
pole[i + 1][i + 1][0] = 'B';
|
|
||||||
pole[i + 1][i + 1][1] = '9';
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
updatePola();
|
|
||||||
|
|
||||||
start1(); // testy start 1-3
|
|
||||||
|
|
||||||
//---------start---------//
|
|
||||||
bool traktorDziala = true;
|
|
||||||
|
|
||||||
char akcja;
|
|
||||||
|
|
||||||
do
|
|
||||||
{
|
|
||||||
akcja = _getch();
|
|
||||||
if (akcja == 'w' || akcja == 's' || akcja == 'a' || akcja == 'd')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
Move(akcja);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
if (akcja == '0')
|
|
||||||
{
|
|
||||||
traktorDziala = false;
|
|
||||||
}
|
|
||||||
} while (traktorDziala);
|
|
||||||
//---------end---------//
|
|
||||||
|
|
||||||
return 0;
|
|
||||||
}
|
|
625
dane.txt
@ -1,625 +0,0 @@
|
|||||||
j n s n
|
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z s s z
|
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z n c k
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z s s z
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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j n s n
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z n c k
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j n s n
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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z n c k
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j n s n
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z n c k
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j n s n
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z n c k
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z n c k
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j n s n
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z n c k
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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j n s n
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j n s n
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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j n s n
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z n c k
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z n c k
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j n s n
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z s s z
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j n s n
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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j n s n
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z s s z
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z n c k
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z s s z
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B
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Z
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||||||
.
|
|
@ -1,165 +0,0 @@
|
|||||||
training_data = [
|
|
||||||
#zyznosc, nawodnienie, cien, kwasowosc
|
|
||||||
['z', 'n', 's', 'z', 1],
|
|
||||||
['z', 'n', 's', 'n', 1],
|
|
||||||
['j', 'n', 's', 'z', 1],
|
|
||||||
['z', 's', 's', 'n', 1],
|
|
||||||
['j', 'n', 'c', 'n', 1],
|
|
||||||
['z', 'n', 's', 'k', 1],
|
|
||||||
['z', 'n', 'c', 'k', 2],
|
|
||||||
['z', 's', 's', 'k', 2],
|
|
||||||
['z', 's', 'c', 'k', 2],
|
|
||||||
['j', 'n', 's', 'k', 2],
|
|
||||||
['z', 's', 'c', 'z', 3],
|
|
||||||
['j', 'n', 's', 'n', 3]
|
|
||||||
]
|
|
||||||
|
|
||||||
header = ["zyznosc", "nawodnienie", "cien", "kwasowosc", "wybor"]
|
|
||||||
|
|
||||||
def class_counts(rows):
|
|
||||||
counts = {}
|
|
||||||
for row in rows:
|
|
||||||
label = row[-1]
|
|
||||||
if label not in counts:
|
|
||||||
counts[label] = 0
|
|
||||||
counts[label] += 1
|
|
||||||
return counts
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def is_numeric(value):
|
|
||||||
return isinstance(value, int) or isinstance(value, float)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class Question:
|
|
||||||
def __init__(self, column, value):
|
|
||||||
self.column = column
|
|
||||||
self.value = value
|
|
||||||
|
|
||||||
def match(self, example):
|
|
||||||
val = example[self.column]
|
|
||||||
if is_numeric(val):
|
|
||||||
return val >= self.value
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
return val == self.value
|
|
||||||
|
|
||||||
def __repr__(self):
|
|
||||||
condition = "=="
|
|
||||||
if is_numeric(self.value):
|
|
||||||
condition = ">="
|
|
||||||
return "Czy %s %s %s?" % (
|
|
||||||
header[self.column], condition, str(self.value))
|
|
||||||
|
|
||||||
def partition(rows, question):
|
|
||||||
true_rows, false_rows = [], []
|
|
||||||
for row in rows:
|
|
||||||
if question.match(row):
|
|
||||||
true_rows.append(row)
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
false_rows.append(row)
|
|
||||||
return true_rows, false_rows
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def gini(rows):
|
|
||||||
counts = class_counts(rows)
|
|
||||||
impurity = 1
|
|
||||||
for lbl in counts:
|
|
||||||
prob_of_lbl = counts[lbl] / float(len(rows))
|
|
||||||
impurity -= prob_of_lbl**2
|
|
||||||
return impurity
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def info_gain(left, right, current_uncertainty):
|
|
||||||
p = float(len(left)) / (len(left) + len(right))
|
|
||||||
return current_uncertainty - p * gini(left) - (1 - p) * gini(right)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def find_best_split(rows):
|
|
||||||
best_gain = 0
|
|
||||||
best_question = None
|
|
||||||
current_uncertainty = gini(rows)
|
|
||||||
n_features = len(rows[0]) - 1
|
|
||||||
for col in range(n_features):
|
|
||||||
values = set([row[col] for row in rows])
|
|
||||||
for val in values:
|
|
||||||
question = Question(col, val)
|
|
||||||
true_rows, false_rows = partition(rows, question)
|
|
||||||
if len(true_rows) == 0 or len(false_rows) == 0:
|
|
||||||
continue
|
|
||||||
gain = info_gain(true_rows, false_rows, current_uncertainty)
|
|
||||||
if gain >= best_gain:
|
|
||||||
best_gain, best_question = gain, question
|
|
||||||
return best_gain, best_question
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
class Leaf:
|
|
||||||
def __init__(self, rows):
|
|
||||||
self.predictions = class_counts(rows)
|
|
||||||
|
|
||||||
class Decision_Node:
|
|
||||||
def __init__(self,
|
|
||||||
question,
|
|
||||||
true_branch,
|
|
||||||
false_branch):
|
|
||||||
self.question = question
|
|
||||||
self.true_branch = true_branch
|
|
||||||
self.false_branch = false_branch
|
|
||||||
|
|
||||||
def build_tree(rows):
|
|
||||||
gain, question = find_best_split(rows)
|
|
||||||
if gain == 0:
|
|
||||||
return Leaf(rows)
|
|
||||||
true_rows, false_rows = partition(rows, question)
|
|
||||||
true_branch = build_tree(true_rows)
|
|
||||||
false_branch = build_tree(false_rows)
|
|
||||||
return Decision_Node(question, true_branch, false_branch)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def print_tree(node, spacing=""):
|
|
||||||
if isinstance(node, Leaf):
|
|
||||||
print (spacing + "Predict", node.predictions)
|
|
||||||
return
|
|
||||||
print (spacing + str(node.question))
|
|
||||||
print (spacing + '--> True:')
|
|
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print_tree(node.true_branch, spacing + " ")
|
|
||||||
print (spacing + '--> False:')
|
|
||||||
print_tree(node.false_branch, spacing + " ")
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
my_tree = build_tree(training_data)
|
|
||||||
|
|
||||||
print_tree(my_tree)
|
|
||||||
|
|
||||||
def classify(row, node):
|
|
||||||
if isinstance(node, Leaf):
|
|
||||||
return node.predictions
|
|
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if node.question.match(row):
|
|
||||||
return classify(row, node.true_branch)
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
return classify(row, node.false_branch)
|
|
||||||
|
|
||||||
def print_leaf(counts):
|
|
||||||
total = sum(counts.values()) * 1.0
|
|
||||||
probs = {}
|
|
||||||
for lbl in counts.keys():
|
|
||||||
probs[lbl] = str(int(counts[lbl] / total * 100)) + "%"
|
|
||||||
return probs
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
with open( 'dane.txt', "r" ) as f:
|
|
||||||
testing_data = [ line.split() for line in f ]
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
file = open("decyzje.txt", "w")
|
|
||||||
file.write("")
|
|
||||||
file.close()
|
|
||||||
|
|
||||||
for row in testing_data:
|
|
||||||
pom = print_leaf(classify(row, my_tree))
|
|
||||||
f = open("decyzje.txt", "a")
|
|
||||||
if pom == {1: '100%'}:
|
|
||||||
f.write("B\n")
|
|
||||||
if pom == {2: '100%'}:
|
|
||||||
f.write("Z\n")
|
|
||||||
if pom == {3: '100%'}:
|
|
||||||
f.write(".\n")
|
|
||||||
f.close()
|
|
@ -8,7 +8,7 @@ którym będzie poruszał się agent.
|
|||||||
W skład zespołu wchodzą:
|
W skład zespołu wchodzą:
|
||||||
Tomasz Dzierzbicki,
|
Tomasz Dzierzbicki,
|
||||||
Szymon Parafiński,
|
Szymon Parafiński,
|
||||||
Laura Piotrowska,
|
Karol Piotrowski,
|
||||||
Jarosław Zbąski.
|
Jarosław Zbąski.
|
||||||
|
|
||||||
# Temat projektu i wybrane rozwiązanie
|
# Temat projektu i wybrane rozwiązanie
|
||||||
|
@ -1,52 +0,0 @@
|
|||||||
# Szymon Parafiński
|
|
||||||
implementacja drzew decyzyjnych z nauczonego pliku
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![](images/last_images/1.png)
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implementacja funkcji która decyduje co zrobić z obecnym polem
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![](images/last_images/2.png)
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Funkcja jest zastosowana podczas osiągniecia celu ruchu
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![](images/last_images/3.png)
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# Tomasz Dzierzbicki
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implementacja sieci neuronowych z nauczonego pliku
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![](images/last_images/4.png)
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implementacja funkcji która szuka nalepszego pola do zastosowania na nim działań
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![](images/last_images/5.png)
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Funkcja jest używana w nieskończoność po uruchomieniu programu
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![](images/last_images/6.png)
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# Jarosław Zbąski
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implementacja drzew decyzyjnych z nauczonego pliku
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![](images/last_images/7.png)
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implementacja funkcji która decyduje co posadzić
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![](images/last_images/8.png)
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Funkcja jest zastosowana po zebraniu na tym samym polu
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![](images/last_images/9.png)
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# Laura Piotrowska
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implementacja algorytmu genetycznego
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![](images/last_images/10.png)
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Zaimplementowane zostało zbieranie warzyw, a algorytm przygotowuje porcję nowych roślin do zasadzenia
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Algorytm jest wywoływany co ustaloną liczbę zebranych buraków lub ziemniaków
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![](images/last_images/obsluga.png)
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Implementacja zbierania
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![](images/last_images/11.png)
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299
gmo.cpp
Normal file
@ -0,0 +1,299 @@
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|
#include <stdio.h>
|
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|
#include <cstdlib>
|
||||||
|
#include <iostream>
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#include <ctime>
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||||||
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#include <string>
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#include <math.h>
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#include<bits/stdc++.h>
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#include <algorithm>
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#include <utility>
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using namespace std;
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|
string generateValue() {
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char trash[100];
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string x = itoa(rand() % 1000,trash,10);
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|
if (x.size() == 2) {
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|
x = "0" + x;
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||||||
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}
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else if (x.size() == 1) {
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x = "00" + x;
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}
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return x;
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}
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string generateVegetable() {
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string taste = generateValue();
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string colour = generateValue();
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string size = generateValue();
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return taste + colour + size;
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}
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void generatePopulation(string * population,int length) {
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int i;
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for(i=0;i<length;i++) {
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population[i] = generateVegetable();
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|
}
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}
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|
int power(int x, int y) {
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if (y == 0) return 1;
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||||||
|
if (y == 1) return x;
|
||||||
|
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||||||
|
int temp = power(x, y/2);
|
||||||
|
if (y%2 == 0) return temp * temp;
|
||||||
|
else return x * temp * temp;
|
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|
}
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int stringToInt(string str,int size) {
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int x = 0;
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|
int i;
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|
reverse(str.begin(),str.end());
|
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||||||
|
for(i=0;i<size;i++) {
|
||||||
|
x += (str[i] - '0') * power(10,i);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
reverse(str.begin(),str.end());
|
||||||
|
|
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|
return x;
|
||||||
|
}
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|
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||||||
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int fitness(string vegetable) {
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|
int taste = stringToInt(vegetable.substr(0,3),3);
|
||||||
|
int colour = stringToInt(vegetable.substr(3,3),3);
|
||||||
|
int size = stringToInt(vegetable.substr(6,3),3);
|
||||||
|
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||||||
|
return (taste+colour+size)/3;
|
||||||
|
}
|
||||||
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|
bool comparePair(const pair<int, string>&i, const pair<int, string>&j)
|
||||||
|
{
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|
return i.first > j.first;
|
||||||
|
}
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|
void ranking(string * population,string * parents, int populationSize, int parentsNumber) {
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||||||
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|
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|
int i;
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||||||
|
pair <int,string> fitnessTable[populationSize];
|
||||||
|
for(i=0;i<populationSize;i++) {
|
||||||
|
fitnessTable[i] = make_pair(fitness(population[i]),population[i]);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
sort(fitnessTable,fitnessTable+populationSize,comparePair);
|
||||||
|
|
||||||
|
for(i=0;i<parentsNumber;i++) {
|
||||||
|
parents[i] = fitnessTable[i].second;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
bool exists(int len, int * array, int element) {
|
||||||
|
|
||||||
|
int i;
|
||||||
|
for(i=0;i<len;i++) {
|
||||||
|
if (array[i] == element) return true;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return false;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
void selection(string * population,string * parents, int populationSize, int parentsNumber) {
|
||||||
|
|
||||||
|
int i,j,k;
|
||||||
|
pair <int,string> fitnessTable[populationSize];
|
||||||
|
for(i=0;i<populationSize;i++) {
|
||||||
|
fitnessTable[i] = make_pair(fitness(population[i]),population[i]);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
sort(fitnessTable,fitnessTable+populationSize,comparePair);
|
||||||
|
|
||||||
|
int roulette;
|
||||||
|
int taken[parentsNumber];
|
||||||
|
int sum = 0;
|
||||||
|
for(i=0;i<parentsNumber;i++) {
|
||||||
|
for(j = populationSize - 1;j>=0;j--) {
|
||||||
|
if(not exists(parentsNumber,taken,j)) {
|
||||||
|
sum += fitnessTable[j].first;
|
||||||
|
fitnessTable[j].first = sum;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
}
|
||||||
|
roulette = rand() % fitnessTable[0].first;
|
||||||
|
j = 0;
|
||||||
|
while(exists(parentsNumber,taken,j)) {
|
||||||
|
j += 1;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
while(roulette > fitnessTable[j].first and j<populationSize) {
|
||||||
|
if(not exists(parentsNumber,taken,j)) {
|
||||||
|
roulette -= fitnessTable[j].first;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
j+=1;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
parents[i] = fitnessTable[j].second;
|
||||||
|
taken[i] = j;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
int newton(int n,int k) {
|
||||||
|
|
||||||
|
if (k==0 or n==k) return 1;
|
||||||
|
else return newton(n-1,k-1) + newton(n-1,k);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
string mutate(string child) {
|
||||||
|
|
||||||
|
int d3 = rand() % 3;
|
||||||
|
string mutation = generateValue();
|
||||||
|
switch(d3) {
|
||||||
|
case 0:
|
||||||
|
child = mutation + child.substr(3,6);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case 1:
|
||||||
|
child = child.substr(0,3) + mutation + child.substr(6,3);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case 2:
|
||||||
|
child = child.substr(0,6) + mutation;
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
return child;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
string cross(string parent[2]) {
|
||||||
|
|
||||||
|
int i;
|
||||||
|
string child = "";
|
||||||
|
for(i=0;i<3;i++) {
|
||||||
|
child += parent[rand() % 2].substr(i*3,3);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if (child == parent[0] or child == parent[1]) {
|
||||||
|
string other;
|
||||||
|
if (child == parent[0]) other = parent[1];
|
||||||
|
else other = parent[0];
|
||||||
|
int d3 = rand() % 3;
|
||||||
|
switch(d3) {
|
||||||
|
case 0:
|
||||||
|
child = other.substr((rand() % 3)*3,3) + child.substr(3,6);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case 1:
|
||||||
|
child = child.substr(0,3) + other.substr((rand() % 3)*3,3) + child.substr(6,3);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
case 2:
|
||||||
|
child = child.substr(0,6) + other.substr((rand() % 3)*3,3);
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
int d1000 = rand() % 1000;
|
||||||
|
if (rand() % 100 == 0) {
|
||||||
|
child = mutate(child);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
return child;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
void crossover(string * parents,string * nextGen,int parentsNumber,int nextGenSize) {
|
||||||
|
|
||||||
|
int counter = 0;
|
||||||
|
int i,j;
|
||||||
|
for(i=0;i<parentsNumber;i++) {
|
||||||
|
if (counter >= nextGenSize) {
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else {
|
||||||
|
nextGen[counter] = parents[i];
|
||||||
|
counter +=1;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
while(counter < nextGenSize) {
|
||||||
|
for(i=0;i<parentsNumber;i++) {
|
||||||
|
if (counter >= nextGenSize) {
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else {
|
||||||
|
for(j=i;j<parentsNumber;j++) {
|
||||||
|
if (counter >= nextGenSize) {
|
||||||
|
break;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else {
|
||||||
|
string couple[2];
|
||||||
|
couple[0] = parents[i];
|
||||||
|
couple[1] = parents[j];
|
||||||
|
nextGen[counter] = cross(couple);
|
||||||
|
counter += 1;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
void genetic_algorithm(string * population, int populationSize, int parentsNumber,string * outcome, int outcomeSize) {
|
||||||
|
|
||||||
|
int iteration,i;
|
||||||
|
for(iteration=0;iteration<5;iteration++) {
|
||||||
|
string * parents = new string[parentsNumber];
|
||||||
|
selection(population,parents,populationSize,parentsNumber);
|
||||||
|
|
||||||
|
string * nextGen = new string[populationSize];
|
||||||
|
crossover(parents,nextGen,parentsNumber,populationSize);
|
||||||
|
|
||||||
|
delete[] population;
|
||||||
|
|
||||||
|
population = new string[populationSize];
|
||||||
|
for(i=0;i<populationSize;i++) {
|
||||||
|
population[i] = nextGen[i];
|
||||||
|
}
|
||||||
|
delete[] nextGen;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
ranking(population,outcome,populationSize,outcomeSize);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
int main() {
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
srand(time(0));
|
||||||
|
|
||||||
|
int i;
|
||||||
|
int populationSize = 500;
|
||||||
|
int parentsNumber = populationSize - 5;
|
||||||
|
string * population = new string[populationSize];
|
||||||
|
|
||||||
|
generatePopulation(population,populationSize);
|
||||||
|
|
||||||
|
string vegetablesForPlanting[20];
|
||||||
|
genetic_algorithm(population, populationSize, parentsNumber,vegetablesForPlanting, 20);
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
cout << "Wynik:" <<endl;
|
||||||
|
for(i=0;i<20;i++) {
|
||||||
|
cout << vegetablesForPlanting[i] << endl;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
return 0;
|
||||||
|
}
|
Before Width: | Height: | Size: 19 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 20 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 43 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 44 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 19 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 17 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 15 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 29 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 39 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 43 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 17 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 11 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 14 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 18 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 23 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 19 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 12 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 53 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 40 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 30 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 80 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 5.4 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 69 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 27 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 1.7 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 3.6 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 36 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 1.9 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 3.8 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 3.0 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 1.8 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 1.9 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 1.3 KiB |
Before Width: | Height: | Size: 25 KiB |
BIN
initial.txt
@ -1,33 +0,0 @@
|
|||||||
import pickle
|
|
||||||
import sys
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def prediction(warzywo, nawoz ,srodek, stan_wzrostu):
|
|
||||||
filename = 'decisionTree.sav'
|
|
||||||
tree = pickle.load(open(filename, 'rb'))
|
|
||||||
val = (tree.predict([[warzywo, nawoz, srodek, stan_wzrostu]]))
|
|
||||||
save(val)
|
|
||||||
|
|
||||||
def save(prediction):
|
|
||||||
pred = str(prediction)
|
|
||||||
plik = open('dec.txt', 'w')
|
|
||||||
plik.write(pred[1])
|
|
||||||
plik.close()
|
|
||||||
|
|
||||||
def decision(prediction):
|
|
||||||
if prediction == 0:
|
|
||||||
return "Nie_podejmuj_dzialania"
|
|
||||||
elif prediction == 1:
|
|
||||||
return "Zastosuj_nawoz"
|
|
||||||
elif prediction == 2:
|
|
||||||
return "Zastosuj_srodek"
|
|
||||||
elif prediction == 4:
|
|
||||||
return "Zbierz"
|
|
||||||
elif prediction == 5:
|
|
||||||
return "Roslina_juz_zgnila__zbierz_i_wyrzuc"
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == '__main__':
|
|
||||||
# Map command line arguments to function arguments.
|
|
||||||
prediction(*sys.argv[1:])
|
|
625
matrix.txt
@ -1,625 +0,0 @@
|
|||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
|
||||||
0.15760229181 2.67552455e-9 0.00126219853 0.21969625454
|
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@ -5,7 +5,7 @@ Ten dokument to raport z wykonanego drugiego zadania projektu zespołowego na pr
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W skład zespołu wchodzą:
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W skład zespołu wchodzą:
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Tomasz Dzierzbicki,
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Tomasz Dzierzbicki,
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Szymon Parafiński,
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Szymon Parafiński,
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Laura Piotrowska,
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Karol Piotrowski,
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Jarosław Zbąski.
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Jarosław Zbąski.
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# Zasady poruszania się agenta po planszy
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# Zasady poruszania się agenta po planszy
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