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neuronToma
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master
Author | SHA1 | Date | |
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9b0017e911 | |||
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666ab0c3dd | |||
ff8be9c68e |
209
RaportJaroslawZbaski.md
Normal file
@ -0,0 +1,209 @@
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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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```
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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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||||||
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['z', 's', 'c', 'k', 2],
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||||||
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['j', 'n', 's', 'k', 2],
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||||||
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['z', 's', 'c', 'z', 3],
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||||||
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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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||||||
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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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||||||
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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:
|
||||||
|
Predict {2: 2}
|
||||||
|
--> False:
|
||||||
|
Czy cien == s?
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||||||
|
--> True:
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||||||
|
Czy zyznosc == j?
|
||||||
|
--> True:
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||||||
|
Czy kwasowosc == n?
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||||||
|
--> True:
|
||||||
|
Predict {3: 1}
|
||||||
|
--> False:
|
||||||
|
Predict {1: 1}
|
||||||
|
--> False:
|
||||||
|
Predict {1: 3}
|
||||||
|
--> False:
|
||||||
|
Czy kwasowosc == n?
|
||||||
|
--> True:
|
||||||
|
Predict {1: 1}
|
||||||
|
--> False:
|
||||||
|
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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||||||
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for (int i = 1; i < 26; i++)
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|
{
|
||||||
|
for (int j = 1; j < 26; j++)
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||||||
|
{
|
||||||
|
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
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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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|
{
|
||||||
|
for (int j = 1; j < 26; j++)
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||||||
|
{
|
||||||
|
string a;
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||||||
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a += pole[i][j][2];
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||||||
|
a += ' ';
|
||||||
|
a += pole[i][j][3];
|
||||||
|
a += ' ';
|
||||||
|
a += pole[i][j][4];
|
||||||
|
a += ' ';
|
||||||
|
a += pole[i][j][5];
|
||||||
|
write << a << endl;
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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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|
{
|
||||||
|
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;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
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|
```
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47
RaportLauraPiotrowska.md
Normal file
@ -0,0 +1,47 @@
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# Opis dokumentu
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Ten dokument to raport z wykonanego podprojektu na przedmiot Sztuczna Inteligencja. Celem
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zadania jest implementacja algorytmu genetycznego w projekcie o tematyce inteligentny traktor.
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# Zastosowanie algorytmu
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Algorytm został wykorzystany do wygenerowania zbioru roślin do zasadzenia na bazie zebranych wcześniej roślin
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# Skrócony opis implementacji w projekcie wspólnym
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* Na początku dla każdego pola zawierającego buraki, zostanie wygenerowany kod genetyczny roślin z tego pola.
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![](images/test2_generowanie_burakow.png)
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* Funkcja Move teraz zajmuje się również zbieraniem i wywoływaniem sadzenia roślin
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![](images/move_zbieranie.png)
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* Funkcja przypiszKod decyduje czy należy zasadzić jedną z modyfikowanych genetycznie roślin, czy należy zasadzić nową (losową).
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![](images/przypiszKod.png)
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* Gdy liczba zebranych buraków osiągnie określoną wartość, zostanie przeprowadzony algorytm genetyczny i powstanie tablica roślin do zasadzenia
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![](images/wykonanie_algorytmu_gen.png)
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# Opis algorytmu genetycznego
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* Algorytm wykonuje 5 iteracji, w których dokonuje selekcji osobników populacji, które zostaną poddane rozrodowi i wytwarza kolejne pokolenie populacji. Po wyjściu z pętli metodą rankingu selekcjonuje najlepszą część ostatniego pokolenia.
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![](images/genetic_algorithm.png)
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* Selekcja odbywa się metodą ruletki. Obliczana jest wartość funkcji dostosowania dla każdego osobnika. Im lepsza wartość, tym większa szansa na wylosowanie.
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![](images/selection.png)
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* Funkcja dostosowania polega na wyliczeniu średniej arytmetycznej trzech wartości: smaku, rozmiaru i koloru rośliny, które są zakodowane w łańcuchu znaków.
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![](images/fitness.png)
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* Funkcja crossover zajmuje się wywołaniem krzyżowania odpowiedniej liczby osobników
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![](images/crossover.png)
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* Zastosowana została metoda krzyżowania równomiernego (uniform crossover) z małą modyfikacją, zmniejszającą szansę na to, że dziecko będzie "klonem" rodzica. Istnieje również mała szansa, że dojdzie do równomiernej mutacji (uniform mutation), w której losowa cecha dziecka zostaje wygenerowana na nowo.
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|
![](images/cross.png)
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211
RaportSzymonParafiński.md
Normal file
@ -0,0 +1,211 @@
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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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```
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||||||
|
col_names = ['Warzywo', 'Nawoz', 'Srodek', 'Stan', 'Dzialanie']
|
||||||
|
base = pd.read_csv("Database.csv", header=None, names=col_names)
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||||||
|
feature_cols = ['Warzywo', 'Nawoz', 'Srodek', 'Stan']
|
||||||
|
""" print dataset"""
|
||||||
|
# print(base.head())
|
||||||
|
```
|
||||||
|
Tutaj dzielimy podane kolumny na dwa typy zmiennych:
|
||||||
|
* zmienne docelowe ---> y
|
||||||
|
* 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 ().
|
||||||
|
|
||||||
|
```
|
||||||
|
X = base[feature_cols] # Features
|
||||||
|
y = base.Dzialanie # Target variable
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||||||
|
|
||||||
|
# Split dataset into training set and test set
|
||||||
|
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3,
|
||||||
|
random_state=1) # 70% training and 30% test
|
||||||
|
```
|
||||||
|
Wywołanie funkcji odpowiedzialnej za wygenerowanie drzewa.
|
||||||
|
```
|
||||||
|
data = generateDecisionTree(X_train, X_test, y_train, y_test)
|
||||||
|
```
|
||||||
|
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.
|
||||||
|
```
|
||||||
|
"""generate data for image"""
|
||||||
|
# tree.export_graphviz(data, out_file='treeData.dot', filled=True, rounded=True, special_characters=True,
|
||||||
|
# feature_names=feature_cols)
|
||||||
|
|
||||||
|
"""Printing if_styled tree to console"""
|
||||||
|
# tree_to_code(data, feature_cols)
|
||||||
|
|
||||||
|
return data
|
||||||
|
```
|
||||||
|
---
|
||||||
|
#### generateDecisionTree(): [python]
|
||||||
|
Metoda **generateDecisionTree** generuje drzewo decyzyjne na podstawie dostarczonej bazy danych.
|
||||||
|
|
||||||
|
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.
|
||||||
|
Na drzewie wywołujemy metodę **fit**, która dopasowuje do drzewa zbiór uczący zadany w tablicach **X_train** i **y_train**.
|
||||||
|
Po dopasowaniu danych możemy przewidzieć stan nowych przykładów, co robimy wywołując na drzewie metodę **predict** z parametrami, które zawierają informację o stanie danego pola.
|
||||||
|
```
|
||||||
|
def generateDecisionTree(X_train, X_test, y_train, y_test):
|
||||||
|
# Create Decision Tree classifer object
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||||||
|
clf = DecisionTreeClassifier(criterion="entropy")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Train Decision Tree Classifer
|
||||||
|
clf = clf.fit(X_train, y_train)
|
||||||
|
```
|
||||||
|
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
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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))
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```
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---
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#### 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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# 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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## Implementacja w projekcie całościowym
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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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```
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void stanPola(int x, int y) {
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//[x][x][0] = 0 - brak chemii
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//[x][x][0] = 1 - tylko nawóz
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//[x][x][0] = 2 - tylko środek
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//[x][x][0] = 3 - środek i nawóz
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//[x][x][1] - wartość wzrostu rośliny
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polecenie = "python pliki/injectCode.py 1 ";
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if (stan[x][y][0] == 0)
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polecenie.append("0 0 ");
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if (stan[x][y][0] == 1)
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|
polecenie.append("1 0 ");
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||||||
|
if (stan[x][y][0] == 2)
|
||||||
|
polecenie.append("0 1 ");
|
||||||
|
if (stan[x][y][0] == 3)
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||||||
|
polecenie.append("1 1 ");
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|
int w = (stan[x][y][1]);
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std::string s = std::to_string(w);
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polecenie.append(s);
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decisionTree(polecenie);
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}
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```
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Następnie funckja **decisionTree** wykonuje wygenerowane zapytanie.
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#### decisionTree(): [C++]
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```
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void decisionTree(string polecenie) {
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std::string str = polecenie;
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const char* c = str.c_str();
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system(c);
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int line = 0;
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ifstream inFile;
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inFile.open("pliki/dec.txt");
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if (!inFile) {
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cout << "Unable to open file";
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exit(1); // terminate with error
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|
}
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||||||
|
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||||||
|
while (inFile >> line) {
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||||||
|
decyzja = line;
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|
}
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||||||
|
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||||||
|
inFile.close();
|
||||||
|
akcja();
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||||||
|
}
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```
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#### injectCode(): [python]
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```
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import pickle
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import sys
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def prediction(warzywo, nawoz ,srodek, stan_wzrostu):
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filename = 'pliki/decisionTree.sav'
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tree = pickle.load(open(filename, 'rb'))
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val = (tree.predict([[warzywo, nawoz, srodek, stan_wzrostu]]))
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|
save(val)
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||||||
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|
def save(prediction):
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pred = str(prediction)
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plik = open('pliki/dec.txt', 'w')
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||||||
|
plik.write(pred[1])
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||||||
|
plik.close()
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||||||
|
def decision(prediction):
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if prediction == 0:
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|
return "Nie_podejmuj_dzialania"
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||||||
|
elif prediction == 1:
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return "Zastosuj_nawoz"
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||||||
|
elif prediction == 2:
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||||||
|
return "Zastosuj_srodek"
|
||||||
|
elif prediction == 4:
|
||||||
|
return "Zbierz"
|
||||||
|
elif prediction == 5:
|
||||||
|
return "Roslina_juz_zgnila__zbierz_i_wyrzuc"
|
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|
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|
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||||||
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||||||
|
if __name__ == '__main__':
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# Map command line arguments to function arguments.
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prediction(*sys.argv[1:])
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```
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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"
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|
* c -> czy na roślinie był stosowany środek ochronny
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||||||
|
* 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.
|
105
RaportTomaszDzierzbicki.md
Normal file
@ -0,0 +1,105 @@
|
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|
# 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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|
![](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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|
![](images/13_05/4.png)
|
||||||
|
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||||||
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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
|
||||||
|
funkcja gradientu przechowująca wzrosty połączeń neuronów
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|
![](images/13_05/6.png)
|
||||||
|
|
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||||||
|
# buildMatrix
|
||||||
|
funkcja tworząca czystą macierz połączeń neuronów
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|
|
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|
![](images/13_05/7.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
-----
|
||||||
|
# buildAvrGrad
|
||||||
|
funkcja tworząca czystą macierz średnich gradientów
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|
|
||||||
|
![](images/13_05/8.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
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|
||||||
|
# neuronsInputBuild
|
||||||
|
funkcja uzupełniająca dane wejściowe neuronów, uzupełniająca wyjścia na podstawie wag macierzy połączeń oraz zwracająca koszt dla wybranego oczekiwanego rozwiązania
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|
|
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|
![](images/13_05/9.png)
|
||||||
|
![](images/13_05/10.png)
|
||||||
|
![](images/13_05/11.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
-----
|
||||||
|
# backProp
|
||||||
|
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)
|
||||||
|
|
||||||
|
-----
|
||||||
|
# bestMatrixBuild
|
||||||
|
funkcja budująca najlepszą macierz wag na podstawie średnich gradientów
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/13_05/14.png)
|
||||||
|
|
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||||||
|
# tests
|
||||||
|
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)
|
||||||
|
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|
## neuroTest2
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||||||
|
test z warzywami blokującymi oczekiwane warzywo
|
||||||
|
|
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|
![](images/13_05/16.png)
|
||||||
|
|
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|
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|
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|
# neuroStart1
|
||||||
|
funkcja inicjalizująca naukę traktora
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|
|
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|
![](images/13_05/17.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
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|
||||||
|
# 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
|
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|
|
||||||
|
![](images/13_05/20.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
-----
|
||||||
|
# main
|
||||||
|
inicjalizacja nauki oraz użycia jej
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/13_05/21.png)
|
1166
backups/Main.cpp
Normal file
606
backups/MainPure.cpp
Normal file
@ -0,0 +1,606 @@
|
|||||||
|
#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;
|
||||||
|
}
|
712
backups/Main_drzewa1.cpp
Normal file
@ -0,0 +1,712 @@
|
|||||||
|
#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;
|
||||||
|
}
|
1163
backups/Main_drzewa1_algorytmGenetyczny.cpp
Normal file
625
dane.txt
Normal file
@ -0,0 +1,625 @@
|
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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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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:')
|
||||||
|
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
|
||||||
|
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,
|
||||||
Karol Piotrowski,
|
Laura Piotrowska,
|
||||||
Jarosław Zbąski.
|
Jarosław Zbąski.
|
||||||
|
|
||||||
# Temat projektu i wybrane rozwiązanie
|
# Temat projektu i wybrane rozwiązanie
|
||||||
|
52
final-evaluation.md
Normal file
@ -0,0 +1,52 @@
|
|||||||
|
# Szymon Parafiński
|
||||||
|
implementacja drzew decyzyjnych z nauczonego pliku
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/1.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
implementacja funkcji która decyduje co zrobić z obecnym polem
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||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/2.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
Funkcja jest zastosowana podczas osiągniecia celu ruchu
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/3.png)
|
||||||
|
# Tomasz Dzierzbicki
|
||||||
|
implementacja sieci neuronowych z nauczonego pliku
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/4.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
implementacja funkcji która szuka nalepszego pola do zastosowania na nim działań
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/5.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
Funkcja jest używana w nieskończoność po uruchomieniu programu
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/6.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Jarosław Zbąski
|
||||||
|
implementacja drzew decyzyjnych z nauczonego pliku
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/7.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
implementacja funkcji która decyduje co posadzić
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/8.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
Funkcja jest zastosowana po zebraniu na tym samym polu
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/9.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
# Laura Piotrowska
|
||||||
|
implementacja algorytmu genetycznego
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/10.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
Zaimplementowane zostało zbieranie warzyw, a algorytm przygotowuje porcję nowych roślin do zasadzenia
|
||||||
|
|
||||||
|
Algorytm jest wywoływany co ustaloną liczbę zebranych buraków lub ziemniaków
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/obsluga.png)
|
||||||
|
|
||||||
|
Implementacja zbierania
|
||||||
|
|
||||||
|
![](images/last_images/11.png)
|
BIN
images/13_05/1.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 19 KiB |
BIN
images/13_05/10.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 20 KiB |
BIN
images/13_05/11.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 43 KiB |
BIN
images/13_05/12.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 44 KiB |
BIN
images/13_05/13.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 19 KiB |
BIN
images/13_05/14.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 17 KiB |
BIN
images/13_05/15.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 15 KiB |
BIN
images/13_05/16.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 29 KiB |
BIN
images/13_05/17.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 39 KiB |
BIN
images/13_05/18.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 43 KiB |
BIN
images/13_05/19.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 17 KiB |
BIN
images/13_05/2.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 11 KiB |
BIN
images/13_05/20.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 14 KiB |
BIN
images/13_05/21.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 18 KiB |
BIN
images/13_05/3.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 23 KiB |
BIN
images/13_05/4.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 19 KiB |
BIN
images/13_05/5.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 12 KiB |
BIN
images/13_05/6.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 53 KiB |
BIN
images/13_05/7.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 40 KiB |
BIN
images/13_05/8.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 30 KiB |
BIN
images/13_05/9.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 80 KiB |
BIN
images/cross.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 33 KiB |
BIN
images/crossover.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 20 KiB |
BIN
images/fitness.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 6.1 KiB |
BIN
images/genetic_algorithm.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 17 KiB |
BIN
images/last_images/1.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 5.4 KiB |
BIN
images/last_images/10.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 69 KiB |
BIN
images/last_images/11.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 27 KiB |
BIN
images/last_images/2.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 1.7 KiB |
BIN
images/last_images/3.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 3.6 KiB |
BIN
images/last_images/4.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 36 KiB |
BIN
images/last_images/5.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 1.9 KiB |
BIN
images/last_images/6.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 3.8 KiB |
BIN
images/last_images/7.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 3.0 KiB |
BIN
images/last_images/8.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 1.8 KiB |
BIN
images/last_images/9.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 1.9 KiB |
BIN
images/last_images/obsluga.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 1.3 KiB |
BIN
images/move_zbieranie.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 22 KiB |
BIN
images/obsluga.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 25 KiB |
BIN
images/przypiszKod.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 5.6 KiB |
BIN
images/selection.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 27 KiB |
BIN
images/test2_generowanie_burakow.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 12 KiB |
BIN
images/wykonanie_algorytmu_gen.png
Normal file
After Width: | Height: | Size: 14 KiB |
BIN
initial.txt
33
injectCode.py
Normal file
@ -0,0 +1,33 @@
|
|||||||
|
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
Normal file
@ -0,0 +1,625 @@
|
|||||||
|
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
|
||||||
|
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
|
||||||
|
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
|
||||||
|
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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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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Karol Piotrowski,
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Laura Piotrowska,
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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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