Compare commits

...

2 Commits

Author SHA1 Message Date
d82a3483d9 htretrhj 2022-12-17 10:25:27 +01:00
7c2f48fbfb tfi 2022-12-16 22:21:41 +01:00
50 changed files with 371 additions and 1891 deletions

View File

@ -4,7 +4,7 @@
<content url="file://$MODULE_DIR$">
<excludeFolder url="file://$MODULE_DIR$/venv" />
</content>
<orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.8 (Sztuczna_Inteligencja_Gr16)" jdkType="Python SDK" />
<orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.9 (jakiesvirtualneenv)" jdkType="Python SDK" />
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
</component>
</module>

View File

@ -1,4 +1,4 @@
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project version="4">
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.8 (Sztuczna_Inteligencja_Gr16)" project-jdk-type="Python SDK" />
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.9 (jakiesvirtualneenv)" project-jdk-type="Python SDK" />
</project>

BIN
Ikony/auto.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 657 B

BIN
Ikony/auto2.png Normal file

Binary file not shown.

After

Width:  |  Height:  |  Size: 644 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 694 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 384 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 13 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 377 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 87 KiB

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 39 KiB

View File

@ -1,124 +0,0 @@
from collections import deque
from queue import PriorityQueue
from stan_nastepnik import *
class NastepnikZKosztemSciezki:
def __init__(self, kosztSciezki: int, nastepnik: Nastepnik):
self.kosztSciezki = kosztSciezki
self.nastepnik = nastepnik
def skopiuj(self):
return NastepnikZKosztemSciezki(self.kosztSciezki, self.nastepnik.skopiuj())
def __lt__(self, other):
return self.kosztSciezki <= other.kosztSciezki
def goaltest(stan: Stan, cel: Stan):
if stan.poleStartoweGorne.wiersz != cel.poleStartoweGorne.wiersz:
return False
elif stan.poleStartoweGorne.kolumna != cel.poleStartoweGorne.kolumna:
return False
else:
return True
def stan_w_liscie_nastepnikow(stan: Stan, lista_nastepnikow):
for i in lista_nastepnikow:
if i.stan.kierunek != stan.kierunek:
continue
elif i.stan.poleStartoweGorne.wiersz != stan.poleStartoweGorne.wiersz:
continue
elif i.stan.poleStartoweGorne.kolumna != stan.poleStartoweGorne.kolumna:
continue
else:
return True
return False
def stan_w_kolejce_nastepnikow(stan: Stan, kolejka_nastepnikow: PriorityQueue):
pom = []
znaleziono = False
while not kolejka_nastepnikow.empty():
element = kolejka_nastepnikow.get()
pom.append(element)
nastepnik_z_kosztem_sciezki: NastepnikZKosztemSciezki = element[1]
n = nastepnik_z_kosztem_sciezki.nastepnik
if n.stan.kierunek != stan.kierunek:
continue
elif n.stan.poleStartoweGorne.wiersz != stan.poleStartoweGorne.wiersz:
continue
elif n.stan.poleStartoweGorne.kolumna != stan.poleStartoweGorne.kolumna:
continue
else:
znaleziono = True
break
for e in pom:
kolejka_nastepnikow.put(e)
return znaleziono
def stos_akcji(stan_koncowy: Nastepnik):
stos = deque()
while stan_koncowy.poprzednik is not None:
stos.append(stan_koncowy.akcja)
stan_koncowy = stan_koncowy.poprzednik
return stos
def heurystyka(z: Stan, cel: Stan):
kroki_w_pionie = abs(cel.poleStartoweGorne.wiersz - z.poleStartoweGorne.wiersz)
kroki_w_poziomie = abs(cel.poleStartoweGorne.kolumna - z.poleStartoweGorne.kolumna)
return kroki_w_pionie + kroki_w_poziomie
def koszt_wjechania(z: Stan, do: Stan):
z_wiersz = z.poleStartoweGorne.wiersz
z_kolumna = z.poleStartoweGorne.kolumna
do_wiersz = do.poleStartoweGorne.wiersz
do_kolumna = do.poleStartoweGorne.kolumna
krata = z.poleStartoweGorne.krata.krata
if z_wiersz == do_wiersz and z_kolumna == do_kolumna and z.kierunek == do.kierunek:
return 0
elif z_wiersz == do_wiersz and z_kolumna == do_kolumna and z.kierunek != do.kierunek:
return ZawartoscPolaNaKosztObrotu[krata[do_wiersz][do_kolumna]]
elif z.kierunek == do.kierunek:
krok_w_pionie = (abs(z_wiersz - do_wiersz) == 1 and z_kolumna == do_kolumna)
krok_w_poziomie = (abs(z_kolumna - do_kolumna) == 1 and z_kolumna == z_kolumna)
if krok_w_pionie or krok_w_poziomie:
return ZawartoscPolaNaKosztWjechania[krata[do_wiersz][do_kolumna]]
else:
raise "Stany nie są połączone."
def priorytet(koszt_sciezki: int, z: Stan, do: Stan, cel: Stan):
return koszt_sciezki + koszt_wjechania(z, do) + heurystyka(do, cel)
def graphsearch(istate: Stan, cel: Stan):
fringe = PriorityQueue()
explored = []
pom = NastepnikZKosztemSciezki(0, Nastepnik(None, istate, None))
fringe.put((priorytet(0, istate, istate, cel), pom))
# fringe.append(Nastepnik(None, istate, None))
while not fringe.empty():
# for i in fringe:
# print("F",i.stan.kierunek,i.stan.poleStartoweGorne.wiersz,i.stan.poleStartoweGorne.kolumna,end=" ")
# print()
element: NastepnikZKosztemSciezki = fringe.get()[1]
koszt_sciezki = element.kosztSciezki
nastepnik = element.nastepnik
if goaltest(nastepnik.stan, cel):
return stos_akcji(nastepnik)
explored.append(nastepnik)
for nowy in succ(nastepnik):
if not stan_w_kolejce_nastepnikow(nowy.stan, fringe) and not stan_w_liscie_nastepnikow(nowy.stan, explored):
z = nastepnik.stan
do = nowy.stan
pom = NastepnikZKosztemSciezki(koszt_sciezki + koszt_wjechania(z, do), nowy)
pom2 = (priorytet(koszt_sciezki, z, do, cel), pom)
fringe.put(pom2)
# print("dodano",pom.nastepnik.stan.kierunek,pom.nastepnik.stan.poleStartoweGorne.wiersz,pom.nastepnik.stan.poleStartoweGorne.kolumna)
return False

189
agent.py
View File

@ -1,189 +0,0 @@
import random
from collections import deque
# from bfs import graphsearch
from a_gwiazdka import graphsearch
from krata import *
from obserwacja import *
from stan_nastepnik import Stan, Akcja
class Agent(Obserwowany):
bok = BOK_AGENTA1
bokWPolach = BOK_AGENTA1_W_POLACH
cel: Stan or None
kierunek: Kierunek
# droga: int
hitbox: pygame.Rect
poleKoncoweDolne: PoleKraty
def __init__(self, krata: Krata, poleStartoweGorne: PoleKraty, tekstura):
self.krata = krata
self.poleStartoweGorne = poleStartoweGorne
self.tekstura = tekstura
self.okreslPolozenie()
self.obierzLosowyKierunek()
# self.okreslDlugoscDrogi()
krata.agent = self
self.cel = None
# def ruszSie(self):
# if self.droga <= 0:
# self.obierzLosowyKierunek()
# self.okreslDlugoscDrogi()
# self.zrobKrokWMoimKierunku()
# self.droga -= 1
# self.okreslPolozenie()
# if self.wyszedlemPozaKrate() or self.wszedlemWSciane():
# self.cofnijSie()
# self.zawroc()
# self.okreslDlugoscDrogi()
def obierzLosowyKierunek(self):
self.kierunek = Kierunek(random.randint(0, 3))
# if self.maxDlugoscDrogiWMoimKierunku() < 1:
# self.obierzLosowyKierunek()
# def okreslDlugoscDrogi(self):
# self.droga = random.randint(1, self.maxDlugoscDrogiWMoimKierunku())
def cofnijSie(self):
self.zrobKrokWOdwrotnymKierunku()
self.okreslPolozenie()
def okreslPolozenie(self):
self.okreslPoleKoncoweDolne()
self.okreslHitbox()
self.powiadomObserwatorow()
def okreslHitbox(self):
self.hitbox = pygame.Rect(self.poleStartoweGorne.start, self.poleStartoweGorne.gora, self.bok, self.bok)
def okreslPoleKoncoweDolne(self):
wiersz = self.poleStartoweGorne.wiersz + self.bokWPolach - 1
kolumna = self.poleStartoweGorne.kolumna + self.bokWPolach - 1
self.poleKoncoweDolne = PoleKraty(self.krata, wiersz, kolumna)
def wyszedlemPozaKrate(self):
if self.poleStartoweGorne.wiersz < 0:
return True
elif self.poleKoncoweDolne.wiersz > self.krata.liczbaPolPionowo - 1:
return True
elif self.poleStartoweGorne.kolumna < 0:
return True
elif self.poleKoncoweDolne.kolumna > self.krata.liczbaPolPoziomo - 1:
return True
else:
return False
def wszedlemWSciane(self):
for wiersz in range(self.poleStartoweGorne.wiersz, self.poleKoncoweDolne.wiersz + 1):
for kolumna in range(self.poleStartoweGorne.kolumna, self.poleKoncoweDolne.kolumna + 1):
if self.krata.krata[wiersz][kolumna] == ZawartoscPola.SCIANA:
return True
return False
def zawroc(self):
if self.kierunek == Kierunek.POLNOC:
self.kierunek = Kierunek.POLUDNIE
elif self.kierunek == Kierunek.POLUDNIE:
self.kierunek = Kierunek.POLNOC
elif self.kierunek == Kierunek.ZACHOD:
self.kierunek = Kierunek.WSCHOD
elif self.kierunek == Kierunek.WSCHOD:
self.kierunek = Kierunek.ZACHOD
def maxDlugoscDrogiWMoimKierunku(self):
if self.kierunek == Kierunek.POLNOC:
return self.poleStartoweGorne.wiersz
elif self.kierunek == Kierunek.POLUDNIE:
return self.krata.liczbaPolPionowo - self.poleKoncoweDolne.wiersz - 1
elif self.kierunek == Kierunek.ZACHOD:
return self.poleStartoweGorne.kolumna
elif self.kierunek == Kierunek.WSCHOD:
return self.krata.liczbaPolPoziomo - self.poleKoncoweDolne.kolumna - 1
def zrobKrokWMoimKierunku(self):
if self.kierunek == Kierunek.POLNOC:
self.idzNaPolnoc()
elif self.kierunek == Kierunek.POLUDNIE:
self.idzNaPoludnie()
elif self.kierunek == Kierunek.ZACHOD:
self.idzNaZachod()
elif self.kierunek == Kierunek.WSCHOD:
self.idzNaWschod()
def zrobKrokWOdwrotnymKierunku(self):
if self.kierunek == Kierunek.POLNOC:
self.idzNaPoludnie()
elif self.kierunek == Kierunek.POLUDNIE:
self.idzNaPolnoc()
elif self.kierunek == Kierunek.ZACHOD:
self.idzNaWschod()
elif self.kierunek == Kierunek.WSCHOD:
self.idzNaZachod()
def idzNaPolnoc(self):
self.poleStartoweGorne.wiersz -= 1
def idzNaPoludnie(self):
self.poleStartoweGorne.wiersz += 1
def idzNaZachod(self):
self.poleStartoweGorne.kolumna -= 1
def idzNaWschod(self):
self.poleStartoweGorne.kolumna += 1
def idzDoCelu(self):
stan_poczatkowy = Stan(self.kierunek, self.poleStartoweGorne)
stos_akcji = graphsearch(stan_poczatkowy, self.cel)
if not stos_akcji:
print("Nie można dotrzeć.")
else:
self.wykonaj_stos_akcji(stos_akcji)
print("Dotarłem.")
self.usunCel()
def ustawCel(self, cel):
self.cel = cel
wiersz = self.cel.poleStartoweGorne.wiersz
kolumna = self.cel.poleStartoweGorne.kolumna
if self.krata.krata[wiersz][kolumna] == ZawartoscPola.PUSTE:
self.krata.krata[wiersz][kolumna] = ZawartoscPola.CEL
def usunCel(self):
wiersz = self.cel.poleStartoweGorne.wiersz
kolumna = self.cel.poleStartoweGorne.kolumna
if self.krata.krata[wiersz][kolumna] == ZawartoscPola.CEL:
self.krata.krata[wiersz][kolumna] = ZawartoscPola.PUSTE
self.cel = None
def wykonaj_stos_akcji(self, stos_akcji: deque):
while stos_akcji:
akcja = stos_akcji.pop()
# print(akcja.name, end=" ")
if akcja == Akcja.KROK_W_PRZOD:
self.zrobKrokWMoimKierunku()
# self.okreslPolozenie()
elif akcja == Akcja.OBROT_W_LEWO:
self.obrocSieWLewo()
elif akcja == Akcja.OBROT_W_PRAWO:
self.obrocSieWPrawo()
self.okreslPolozenie()
# print()
def obrocSieWLewo(self):
self.kierunek = self.kierunek.kierunekNaLewo()
self.tekstura = pygame.transform.rotate(self.tekstura, 90)
def obrocSieWPrawo(self):
self.kierunek = self.kierunek.kierunekNaPrawo()
self.tekstura = pygame.transform.rotate(self.tekstura, 270)
def narysujAgenta(self):
self.krata.okno.blit(self.tekstura, (self.hitbox.x, self.hitbox.y))
def powiadomObserwatorow(self):
for obserwator in self.obserwatorzy:
obserwator.odbierzPowiadomienie(self)

View File

@ -1,374 +0,0 @@
import numpy as np
from .decay import GeomDecay
def hill_climb(problem, max_iters=np.inf, restarts=0, init_state=None,
curve=False, random_state=None):
"""
best_state array containing state that optimizes the fitness function.
best_fitness Value of fitness function at best state.
fitness_curve array containing the fitness at every iteration.
"""
if (not isinstance(max_iters, int) and max_iters != np.inf
and not max_iters.is_integer()) or (max_iters < 0):
raise Exception("""max_iters must be a positive integer.""")
if (not isinstance(restarts, int) and not restarts.is_integer()) \
or (restarts < 0):
raise Exception("""restarts must be a positive integer.""")
if init_state is not None and len(init_state) != problem.get_length():
raise Exception("""init_state must have same length as problem.""")
# Set random seed
if isinstance(random_state, int) and random_state > 0:
np.random.seed(random_state)
best_fitness = -1*np.inf
best_state = None
if curve:
fitness_curve = []
for _ in range(restarts + 1):
# Initialize optimization problem
if init_state is None:
problem.reset()
else:
problem.set_state(init_state)
iters = 0
while iters < max_iters:
iters += 1
# Find neighbors and determine best neighbor
problem.find_neighbors()
next_state = problem.best_neighbor()
next_fitness = problem.eval_fitness(next_state)
# If best neighbor is an improvement, move to that state
if next_fitness > problem.get_fitness():
problem.set_state(next_state)
else:
break
if curve:
fitness_curve.append(problem.get_fitness())
# Update best state and best fitness
if problem.get_fitness() > best_fitness:
best_fitness = problem.get_fitness()
best_state = problem.get_state()
best_fitness = problem.get_maximize()*best_fitness
if curve:
return best_state, best_fitness, np.asarray(fitness_curve)
return best_state, best_fitness
def random_hill_climb(problem, max_attempts=10, max_iters=np.inf, restarts=0,
init_state=None, curve=False, random_state=None):
if (not isinstance(max_attempts, int) and not max_attempts.is_integer()) \
or (max_attempts < 0):
raise Exception("""max_attempts must be a positive integer.""")
if (not isinstance(max_iters, int) and max_iters != np.inf
and not max_iters.is_integer()) or (max_iters < 0):
raise Exception("""max_iters must be a positive integer.""")
if (not isinstance(restarts, int) and not restarts.is_integer()) \
or (restarts < 0):
raise Exception("""restarts must be a positive integer.""")
if init_state is not None and len(init_state) != problem.get_length():
raise Exception("""init_state must have same length as problem.""")
# Set random seed
if isinstance(random_state, int) and random_state > 0:
np.random.seed(random_state)
best_fitness = -1*np.inf
best_state = None
if curve:
fitness_curve = []
for _ in range(restarts + 1):
# Initialize optimization problem and attempts counter
if init_state is None:
problem.reset()
else:
problem.set_state(init_state)
attempts = 0
iters = 0
while (attempts < max_attempts) and (iters < max_iters):
iters += 1
# Find random neighbor and evaluate fitness
next_state = problem.random_neighbor()
next_fitness = problem.eval_fitness(next_state)
# If best neighbor is an improvement,
# move to that state and reset attempts counter
if next_fitness > problem.get_fitness():
problem.set_state(next_state)
attempts = 0
else:
attempts += 1
if curve:
fitness_curve.append(problem.get_fitness())
# Update best state and best fitness
if problem.get_fitness() > best_fitness:
best_fitness = problem.get_fitness()
best_state = problem.get_state()
best_fitness = problem.get_maximize()*best_fitness
if curve:
return best_state, best_fitness, np.asarray(fitness_curve)
return best_state, best_fitness
def simulated_annealing(problem, schedule=GeomDecay(), max_attempts=10,
max_iters=np.inf, init_state=None, curve=False,
random_state=None):
if (not isinstance(max_attempts, int) and not max_attempts.is_integer()) \
or (max_attempts < 0):
raise Exception("""max_attempts must be a positive integer.""")
if (not isinstance(max_iters, int) and max_iters != np.inf
and not max_iters.is_integer()) or (max_iters < 0):
raise Exception("""max_iters must be a positive integer.""")
if init_state is not None and len(init_state) != problem.get_length():
raise Exception("""init_state must have same length as problem.""")
# Set random seed
if isinstance(random_state, int) and random_state > 0:
np.random.seed(random_state)
# Initialize problem, time and attempts counter
if init_state is None:
problem.reset()
else:
problem.set_state(init_state)
if curve:
fitness_curve = []
attempts = 0
iters = 0
while (attempts < max_attempts) and (iters < max_iters):
temp = schedule.evaluate(iters)
iters += 1
if temp == 0:
break
else:
# Find random neighbor and evaluate fitness
next_state = problem.random_neighbor()
next_fitness = problem.eval_fitness(next_state)
# Calculate delta E and change prob
delta_e = next_fitness - problem.get_fitness()
prob = np.exp(delta_e/temp)
# If best neighbor is an improvement or random value is less
# than prob, move to that state and reset attempts counter
if (delta_e > 0) or (np.random.uniform() < prob):
problem.set_state(next_state)
attempts = 0
else:
attempts += 1
if curve:
fitness_curve.append(problem.get_fitness())
best_fitness = problem.get_maximize()*problem.get_fitness()
best_state = problem.get_state()
if curve:
return best_state, best_fitness, np.asarray(fitness_curve)
return best_state, best_fitness
def genetic_alg(problem, pop_size=200, mutation_prob=0.1, max_attempts=10,
max_iters=np.inf, curve=False, random_state=None):
if pop_size < 0:
raise Exception("""pop_size must be a positive integer.""")
elif not isinstance(pop_size, int):
if pop_size.is_integer():
pop_size = int(pop_size)
else:
raise Exception("""pop_size must be a positive integer.""")
if (mutation_prob < 0) or (mutation_prob > 1):
raise Exception("""mutation_prob must be between 0 and 1.""")
if (not isinstance(max_attempts, int) and not max_attempts.is_integer()) \
or (max_attempts < 0):
raise Exception("""max_attempts must be a positive integer.""")
if (not isinstance(max_iters, int) and max_iters != np.inf
and not max_iters.is_integer()) or (max_iters < 0):
raise Exception("""max_iters must be a positive integer.""")
# Set random seed
if isinstance(random_state, int) and random_state > 0:
np.random.seed(random_state)
if curve:
fitness_curve = []
# Initialize problem, population and attempts counter
problem.reset()
problem.random_pop(pop_size)
attempts = 0
iters = 0
while (attempts < max_attempts) and (iters < max_iters):
iters += 1
# Calculate breeding probabilities
problem.eval_mate_probs()
# Create next generation of population
next_gen = []
for _ in range(pop_size):
# Select parents
selected = np.random.choice(pop_size, size=2,
p=problem.get_mate_probs())
parent_1 = problem.get_population()[selected[0]]
parent_2 = problem.get_population()[selected[1]]
# Create offspring
child = problem.reproduce(parent_1, parent_2, mutation_prob)
next_gen.append(child)
next_gen = np.array(next_gen)
problem.set_population(next_gen)
next_state = problem.best_child()
next_fitness = problem.eval_fitness(next_state)
# If best child is an improvement,
# move to that state and reset attempts counter
if next_fitness > problem.get_fitness():
problem.set_state(next_state)
attempts = 0
else:
attempts += 1
if curve:
fitness_curve.append(problem.get_fitness())
best_fitness = problem.get_maximize()*problem.get_fitness()
best_state = problem.get_state()
if curve:
return best_state, best_fitness, np.asarray(fitness_curve)
return best_state, best_fitness
def mimic(problem, pop_size=200, keep_pct=0.2, max_attempts=10,
max_iters=np.inf, curve=False, random_state=None, fast_mimic=False):
"""Use MIMIC to find the optimum for a given optimization problem.
"""
if problem.get_prob_type() == 'continuous':
raise Exception("""problem type must be discrete or tsp.""")
if pop_size < 0:
raise Exception("""pop_size must be a positive integer.""")
elif not isinstance(pop_size, int):
if pop_size.is_integer():
pop_size = int(pop_size)
else:
raise Exception("""pop_size must be a positive integer.""")
if (keep_pct < 0) or (keep_pct > 1):
raise Exception("""keep_pct must be between 0 and 1.""")
if (not isinstance(max_attempts, int) and not max_attempts.is_integer()) \
or (max_attempts < 0):
raise Exception("""max_attempts must be a positive integer.""")
if (not isinstance(max_iters, int) and max_iters != np.inf
and not max_iters.is_integer()) or (max_iters < 0):
raise Exception("""max_iters must be a positive integer.""")
# Set random seed
if isinstance(random_state, int) and random_state > 0:
np.random.seed(random_state)
if curve:
fitness_curve = []
if fast_mimic not in (True, False):
raise Exception("""fast_mimic mode must be a boolean.""")
else:
problem.mimic_speed = fast_mimic
# Initialize problem, population and attempts counter
problem.reset()
problem.random_pop(pop_size)
attempts = 0
iters = 0
while (attempts < max_attempts) and (iters < max_iters):
iters += 1
# Get top n percent of population
problem.find_top_pct(keep_pct)
# Update probability estimates
problem.eval_node_probs()
# Generate new sample
new_sample = problem.sample_pop(pop_size)
problem.set_population(new_sample)
next_state = problem.best_child()
next_fitness = problem.eval_fitness(next_state)
# If best child is an improvement,
# move to that state and reset attempts counter
if next_fitness > problem.get_fitness():
problem.set_state(next_state)
attempts = 0
else:
attempts += 1
if curve:
fitness_curve.append(problem.get_fitness())
best_fitness = problem.get_maximize()*problem.get_fitness()
best_state = problem.get_state().astype(int)
if curve:
return best_state, best_fitness, np.asarray(fitness_curve)
return best_state, best_fitness

52
bfs.py
View File

@ -1,52 +0,0 @@
from collections import deque
from stan_nastepnik import *
def goaltest(stan: Stan, cel: Stan):
if stan.poleStartoweGorne.wiersz != cel.poleStartoweGorne.wiersz:
return False
elif stan.poleStartoweGorne.kolumna != cel.poleStartoweGorne.kolumna:
return False
else:
return True
def stan_w_liscie_nastepnikow(stan: Stan, lista_nastepnikow):
for i in lista_nastepnikow:
if i.stan.kierunek != stan.kierunek:
continue
elif i.stan.poleStartoweGorne.wiersz != stan.poleStartoweGorne.wiersz:
continue
elif i.stan.poleStartoweGorne.kolumna != stan.poleStartoweGorne.kolumna:
continue
else:
return True
return False
def stos_akcji(stan_koncowy: Nastepnik):
stos = deque()
while stan_koncowy.poprzednik is not None:
stos.append(stan_koncowy.akcja)
stan_koncowy = stan_koncowy.poprzednik
return stos
def graphsearch(istate: Stan, cel: Stan):
fringe = deque()
explored = []
fringe.append(Nastepnik(None, istate, None))
while fringe:
# for i in fringe:
# print("F",i.stan.kierunek,i.stan.poleStartoweGorne.wiersz,i.stan.poleStartoweGorne.kolumna,end=" ")
# print()
element: Nastepnik = fringe.popleft()
if goaltest(element.stan, cel):
return stos_akcji(element)
explored.append(element)
for nastepnik in succ(element):
if not stan_w_liscie_nastepnikow(nastepnik.stan, fringe) and not stan_w_liscie_nastepnikow(nastepnik.stan,
explored):
fringe.append(nastepnik)
return False

View File

@ -1,201 +0,0 @@
plec;wiek;czas_w_pom;temp_w_pom;poziom_kurzu;poziom_oswietlenia;niebezp_towary;decyzja
2;54;40;0;60;59;0;1
2;55;40;0;60;59;0;1
2;25;40;0;60;59;0;1
2;60;40;0;60;59;0;1
2;25;50;0;60;59;0;1
2;55;50;0;60;59;0;1
2;54;40;0;87;32;0;1
2;55;40;0;87;32;0;1
2;19;51;0;71;48;0;1
2;68;51;0;62;48;0;1
2;54;40;0;59;59;1;1
2;55;40;0;60;60;1;1
2;25;40;0;59;59;1;1
2;60;40;0;60;60;1;1
2;25;50;0;45;45;1;1
2;55;50;0;71;71;1;1
2;54;40;0;33;33;1;1
2;55;40;0;87;87;1;1
2;19;51;0;50;50;1;1
2;68;51;0;62;62;1;1
2;54;40;0;59;59;0;0
2;55;40;0;60;60;0;0
2;25;40;0;59;59;0;0
2;60;40;0;60;60;0;0
2;25;50;0;45;45;0;0
2;55;50;0;71;71;0;0
2;54;40;0;33;33;0;0
2;55;40;0;87;87;0;0
2;19;51;0;50;50;0;0
2;68;51;0;62;62;0;0
2;54;40;0;59;60;0;0
2;55;40;0;59;60;0;0
2;25;40;0;59;60;0;0
2;60;40;0;59;60;0;0
2;25;50;0;59;60;0;0
2;55;50;0;59;60;0;0
2;54;40;0;32;87;0;0
2;55;40;0;32;87;0;0
2;19;51;0;45;71;0;0
2;68;51;0;47;62;0;0
1;54;40;0;59;59;0;1
1;55;40;0;60;60;0;1
1;25;40;0;59;59;0;1
1;60;40;0;60;60;0;1
1;25;50;0;45;45;0;1
1;55;50;0;71;71;0;1
1;54;40;0;33;33;0;1
1;55;40;0;87;87;0;1
1;19;51;0;50;50;0;1
1;68;51;0;62;62;0;1
2;54;39;0;60;59;1;1
2;55;39;0;60;59;1;1
2;25;39;0;60;59;1;1
2;60;39;0;60;59;1;1
2;25;20;0;60;59;1;1
2;55;20;0;60;59;1;1
2;54;39;0;87;32;1;1
2;55;39;0;87;32;1;1
2;19;24;0;71;48;1;1
2;68;24;0;62;48;1;1
2;54;39;0;60;60;1;1
2;55;39;0;59;59;1;1
2;25;39;0;60;60;1;1
2;60;39;0;59;59;1;1
2;25;20;0;71;71;1;1
2;55;20;0;45;45;1;1
2;54;39;0;87;87;1;1
2;55;39;0;33;33;1;1
2;19;24;0;62;62;1;1
2;68;24;0;50;50;1;1
2;54;39;0;59;59;1;0
2;55;39;0;60;60;1;0
2;25;39;0;59;59;1;0
2;60;39;0;60;60;1;0
2;25;20;0;45;45;1;0
2;55;20;0;71;71;1;0
2;54;39;0;33;33;1;0
2;55;39;0;87;87;1;0
2;19;24;0;50;50;1;0
2;68;24;0;62;62;1;0
2;54;39;0;59;60;1;0
2;55;39;0;59;60;1;0
2;25;39;0;59;60;1;0
2;60;39;0;59;60;1;0
2;25;20;0;59;60;1;0
2;55;20;0;59;60;1;0
2;54;39;0;32;87;1;0
2;55;39;0;32;87;1;0
2;19;24;0;45;71;1;0
2;68;24;0;47;62;1;0
1;54;39;0;59;59;1;1
1;55;39;0;60;60;1;1
1;25;39;0;59;59;1;1
1;60;39;0;60;60;1;1
1;25;20;0;45;45;1;1
1;55;20;0;71;71;1;1
1;54;39;0;33;33;1;1
1;55;39;0;87;87;1;1
1;19;24;0;50;50;1;1
1;68;24;0;62;62;1;1
1;54;39;0;60;59;0;0
1;55;39;0;60;59;0;0
1;25;39;0;60;59;0;0
1;60;39;0;60;59;0;0
1;25;20;0;60;59;0;0
1;55;20;0;60;59;0;0
1;54;39;0;87;32;0;0
1;55;39;0;87;32;0;0
1;19;24;0;71;48;0;0
1;68;24;0;62;48;0;0
2;54;40;1;60;59;1;1
2;55;40;1;60;59;1;1
2;25;40;1;60;59;1;1
2;60;40;1;60;59;1;1
2;25;50;1;60;59;1;1
2;55;50;1;60;59;1;1
2;54;40;1;87;32;1;1
2;55;40;1;87;32;1;1
2;19;51;1;71;48;1;1
2;68;51;1;62;48;1;1
2;54;40;1;60;60;1;1
2;55;40;1;59;59;1;1
2;25;40;1;60;60;1;1
2;60;40;1;59;59;1;1
2;25;50;1;71;71;1;1
2;55;50;1;45;45;1;1
2;54;40;1;87;87;1;1
2;55;40;1;33;33;1;1
2;19;51;1;62;62;1;1
2;68;51;1;50;50;1;1
2;54;40;1;59;59;1;0
2;55;40;1;60;60;1;0
2;25;40;1;59;59;1;0
2;60;40;1;60;60;1;0
2;25;50;1;45;45;1;0
2;55;50;1;71;71;1;0
2;54;40;1;33;33;1;0
2;55;40;1;87;87;1;0
2;19;51;1;50;50;1;0
2;68;51;1;62;62;1;0
1;54;40;1;59;59;1;1
1;55;40;1;60;60;1;1
1;25;40;1;59;59;1;1
1;60;40;1;60;60;1;1
1;25;50;1;45;45;1;1
1;55;50;1;71;71;1;1
1;54;40;1;33;33;1;1
1;55;40;1;87;87;1;1
1;19;51;1;50;50;1;1
1;68;51;1;62;62;1;1
1;54;40;1;59;60;1;1
1;55;40;1;59;60;1;1
1;25;40;1;59;60;1;1
1;60;40;1;59;60;1;1
1;25;50;1;59;60;1;1
1;55;50;1;59;60;1;1
1;54;40;1;32;87;1;1
1;55;40;1;32;87;1;1
1;19;51;1;45;71;1;1
1;68;51;1;47;62;1;1
1;54;40;1;60;59;0;0
1;55;40;1;60;59;0;0
1;25;40;1;60;59;0;0
1;60;40;1;60;59;0;0
1;25;50;1;60;59;0;0
1;55;50;1;60;59;0;0
1;54;40;1;87;32;0;0
1;55;40;1;87;32;0;0
1;19;51;1;71;48;0;0
1;68;51;1;62;48;0;0
2;54;39;1;60;59;1;0
2;55;39;1;60;59;1;0
2;25;39;1;60;59;1;0
2;60;39;1;60;59;1;0
2;25;20;1;60;59;1;0
2;55;20;1;60;59;1;0
2;54;39;1;87;32;1;0
2;55;39;1;87;32;1;0
2;19;24;1;71;48;1;0
2;68;24;1;62;48;1;0
1;54;39;1;60;59;1;0
1;55;39;1;60;59;1;0
1;25;39;1;60;59;1;0
1;60;39;1;60;59;1;0
1;25;20;1;60;59;1;0
1;55;20;1;60;59;1;0
1;54;39;1;87;32;1;0
1;55;39;1;87;32;1;0
1;19;24;1;71;48;1;0
1;68;24;1;62;48;1;0
1;54;19;0;60;59;1;0
1;55;19;0;60;59;1;0
1;25;19;0;60;59;1;0
1;60;5;0;60;59;1;0
1;25;5;0;60;59;1;0
1;55;10;0;60;59;1;0
1;54;18;0;87;32;1;0
1;55;18;0;87;32;1;0
1;19;3;0;71;48;1;0
1;68;12;0;62;48;1;0
1 plec wiek czas_w_pom temp_w_pom poziom_kurzu poziom_oswietlenia niebezp_towary decyzja
2 2 54 40 0 60 59 0 1
3 2 55 40 0 60 59 0 1
4 2 25 40 0 60 59 0 1
5 2 60 40 0 60 59 0 1
6 2 25 50 0 60 59 0 1
7 2 55 50 0 60 59 0 1
8 2 54 40 0 87 32 0 1
9 2 55 40 0 87 32 0 1
10 2 19 51 0 71 48 0 1
11 2 68 51 0 62 48 0 1
12 2 54 40 0 59 59 1 1
13 2 55 40 0 60 60 1 1
14 2 25 40 0 59 59 1 1
15 2 60 40 0 60 60 1 1
16 2 25 50 0 45 45 1 1
17 2 55 50 0 71 71 1 1
18 2 54 40 0 33 33 1 1
19 2 55 40 0 87 87 1 1
20 2 19 51 0 50 50 1 1
21 2 68 51 0 62 62 1 1
22 2 54 40 0 59 59 0 0
23 2 55 40 0 60 60 0 0
24 2 25 40 0 59 59 0 0
25 2 60 40 0 60 60 0 0
26 2 25 50 0 45 45 0 0
27 2 55 50 0 71 71 0 0
28 2 54 40 0 33 33 0 0
29 2 55 40 0 87 87 0 0
30 2 19 51 0 50 50 0 0
31 2 68 51 0 62 62 0 0
32 2 54 40 0 59 60 0 0
33 2 55 40 0 59 60 0 0
34 2 25 40 0 59 60 0 0
35 2 60 40 0 59 60 0 0
36 2 25 50 0 59 60 0 0
37 2 55 50 0 59 60 0 0
38 2 54 40 0 32 87 0 0
39 2 55 40 0 32 87 0 0
40 2 19 51 0 45 71 0 0
41 2 68 51 0 47 62 0 0
42 1 54 40 0 59 59 0 1
43 1 55 40 0 60 60 0 1
44 1 25 40 0 59 59 0 1
45 1 60 40 0 60 60 0 1
46 1 25 50 0 45 45 0 1
47 1 55 50 0 71 71 0 1
48 1 54 40 0 33 33 0 1
49 1 55 40 0 87 87 0 1
50 1 19 51 0 50 50 0 1
51 1 68 51 0 62 62 0 1
52 2 54 39 0 60 59 1 1
53 2 55 39 0 60 59 1 1
54 2 25 39 0 60 59 1 1
55 2 60 39 0 60 59 1 1
56 2 25 20 0 60 59 1 1
57 2 55 20 0 60 59 1 1
58 2 54 39 0 87 32 1 1
59 2 55 39 0 87 32 1 1
60 2 19 24 0 71 48 1 1
61 2 68 24 0 62 48 1 1
62 2 54 39 0 60 60 1 1
63 2 55 39 0 59 59 1 1
64 2 25 39 0 60 60 1 1
65 2 60 39 0 59 59 1 1
66 2 25 20 0 71 71 1 1
67 2 55 20 0 45 45 1 1
68 2 54 39 0 87 87 1 1
69 2 55 39 0 33 33 1 1
70 2 19 24 0 62 62 1 1
71 2 68 24 0 50 50 1 1
72 2 54 39 0 59 59 1 0
73 2 55 39 0 60 60 1 0
74 2 25 39 0 59 59 1 0
75 2 60 39 0 60 60 1 0
76 2 25 20 0 45 45 1 0
77 2 55 20 0 71 71 1 0
78 2 54 39 0 33 33 1 0
79 2 55 39 0 87 87 1 0
80 2 19 24 0 50 50 1 0
81 2 68 24 0 62 62 1 0
82 2 54 39 0 59 60 1 0
83 2 55 39 0 59 60 1 0
84 2 25 39 0 59 60 1 0
85 2 60 39 0 59 60 1 0
86 2 25 20 0 59 60 1 0
87 2 55 20 0 59 60 1 0
88 2 54 39 0 32 87 1 0
89 2 55 39 0 32 87 1 0
90 2 19 24 0 45 71 1 0
91 2 68 24 0 47 62 1 0
92 1 54 39 0 59 59 1 1
93 1 55 39 0 60 60 1 1
94 1 25 39 0 59 59 1 1
95 1 60 39 0 60 60 1 1
96 1 25 20 0 45 45 1 1
97 1 55 20 0 71 71 1 1
98 1 54 39 0 33 33 1 1
99 1 55 39 0 87 87 1 1
100 1 19 24 0 50 50 1 1
101 1 68 24 0 62 62 1 1
102 1 54 39 0 60 59 0 0
103 1 55 39 0 60 59 0 0
104 1 25 39 0 60 59 0 0
105 1 60 39 0 60 59 0 0
106 1 25 20 0 60 59 0 0
107 1 55 20 0 60 59 0 0
108 1 54 39 0 87 32 0 0
109 1 55 39 0 87 32 0 0
110 1 19 24 0 71 48 0 0
111 1 68 24 0 62 48 0 0
112 2 54 40 1 60 59 1 1
113 2 55 40 1 60 59 1 1
114 2 25 40 1 60 59 1 1
115 2 60 40 1 60 59 1 1
116 2 25 50 1 60 59 1 1
117 2 55 50 1 60 59 1 1
118 2 54 40 1 87 32 1 1
119 2 55 40 1 87 32 1 1
120 2 19 51 1 71 48 1 1
121 2 68 51 1 62 48 1 1
122 2 54 40 1 60 60 1 1
123 2 55 40 1 59 59 1 1
124 2 25 40 1 60 60 1 1
125 2 60 40 1 59 59 1 1
126 2 25 50 1 71 71 1 1
127 2 55 50 1 45 45 1 1
128 2 54 40 1 87 87 1 1
129 2 55 40 1 33 33 1 1
130 2 19 51 1 62 62 1 1
131 2 68 51 1 50 50 1 1
132 2 54 40 1 59 59 1 0
133 2 55 40 1 60 60 1 0
134 2 25 40 1 59 59 1 0
135 2 60 40 1 60 60 1 0
136 2 25 50 1 45 45 1 0
137 2 55 50 1 71 71 1 0
138 2 54 40 1 33 33 1 0
139 2 55 40 1 87 87 1 0
140 2 19 51 1 50 50 1 0
141 2 68 51 1 62 62 1 0
142 1 54 40 1 59 59 1 1
143 1 55 40 1 60 60 1 1
144 1 25 40 1 59 59 1 1
145 1 60 40 1 60 60 1 1
146 1 25 50 1 45 45 1 1
147 1 55 50 1 71 71 1 1
148 1 54 40 1 33 33 1 1
149 1 55 40 1 87 87 1 1
150 1 19 51 1 50 50 1 1
151 1 68 51 1 62 62 1 1
152 1 54 40 1 59 60 1 1
153 1 55 40 1 59 60 1 1
154 1 25 40 1 59 60 1 1
155 1 60 40 1 59 60 1 1
156 1 25 50 1 59 60 1 1
157 1 55 50 1 59 60 1 1
158 1 54 40 1 32 87 1 1
159 1 55 40 1 32 87 1 1
160 1 19 51 1 45 71 1 1
161 1 68 51 1 47 62 1 1
162 1 54 40 1 60 59 0 0
163 1 55 40 1 60 59 0 0
164 1 25 40 1 60 59 0 0
165 1 60 40 1 60 59 0 0
166 1 25 50 1 60 59 0 0
167 1 55 50 1 60 59 0 0
168 1 54 40 1 87 32 0 0
169 1 55 40 1 87 32 0 0
170 1 19 51 1 71 48 0 0
171 1 68 51 1 62 48 0 0
172 2 54 39 1 60 59 1 0
173 2 55 39 1 60 59 1 0
174 2 25 39 1 60 59 1 0
175 2 60 39 1 60 59 1 0
176 2 25 20 1 60 59 1 0
177 2 55 20 1 60 59 1 0
178 2 54 39 1 87 32 1 0
179 2 55 39 1 87 32 1 0
180 2 19 24 1 71 48 1 0
181 2 68 24 1 62 48 1 0
182 1 54 39 1 60 59 1 0
183 1 55 39 1 60 59 1 0
184 1 25 39 1 60 59 1 0
185 1 60 39 1 60 59 1 0
186 1 25 20 1 60 59 1 0
187 1 55 20 1 60 59 1 0
188 1 54 39 1 87 32 1 0
189 1 55 39 1 87 32 1 0
190 1 19 24 1 71 48 1 0
191 1 68 24 1 62 48 1 0
192 1 54 19 0 60 59 1 0
193 1 55 19 0 60 59 1 0
194 1 25 19 0 60 59 1 0
195 1 60 5 0 60 59 1 0
196 1 25 5 0 60 59 1 0
197 1 55 10 0 60 59 1 0
198 1 54 18 0 87 32 1 0
199 1 55 18 0 87 32 1 0
200 1 19 3 0 71 48 1 0
201 1 68 12 0 62 48 1 0

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 195 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 282 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 245 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 348 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 207 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 258 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 234 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 166 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 218 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 236 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 250 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 254 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 247 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 281 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 204 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 192 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 202 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 207 B

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 265 B

View File

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 160 KiB

View File

@ -3,69 +3,27 @@ from enum import Enum
from stale import *
class Kierunek(Enum):
POLNOC = 0
POLUDNIE = 1
ZACHOD = 2
WSCHOD = 3
def kierunekNaLewo(self):
if self == Kierunek.POLNOC:
return Kierunek.ZACHOD
elif self == Kierunek.POLUDNIE:
return Kierunek.WSCHOD
elif self == Kierunek.ZACHOD:
return Kierunek.POLUDNIE
elif self == Kierunek.WSCHOD:
return Kierunek.POLNOC
def kierunekNaPrawo(self):
if self == Kierunek.POLNOC:
return Kierunek.WSCHOD
elif self == Kierunek.POLUDNIE:
return Kierunek.ZACHOD
elif self == Kierunek.ZACHOD:
return Kierunek.POLNOC
elif self == Kierunek.WSCHOD:
return Kierunek.POLUDNIE
class ZawartoscPola(Enum):
PUSTE = 0
SCIANA = 1
CEL = 2
DYWAN = 3
KALUZA = 4
SCIANA2 = 5
OSOBA = 6
SCIANA2 = 2
SYGNALIZATOR_CZERWONY = 3
SYGNALIZATOR_ZOLTY = 4
SYGNALIZATOR_ZIELONY = 5
class Swiatlo(Enum):
CZERWONE = 0
CZERWONE_Z_ZOLTYM = 1
ZIELONE = 2
ZOLTE = 3
ZawartoscPolaNaKolorPola = {
ZawartoscPola.PUSTE: BIALY,
ZawartoscPola.SCIANA: CIEMNY_BRAZOWY1,
ZawartoscPola.CEL: PACZKA,
ZawartoscPola.DYWAN: DYWAN,
ZawartoscPola.KALUZA: KALUZA,
ZawartoscPola.SCIANA2: SZARY1,
ZawartoscPola.OSOBA: IKONA
}
ZawartoscPolaNaKosztObrotu = {
ZawartoscPola.PUSTE: 1,
ZawartoscPola.SCIANA: None,
ZawartoscPola.CEL: 1,
ZawartoscPola.DYWAN: 5,
ZawartoscPola.KALUZA: 3,
ZawartoscPola.SCIANA2: None,
ZawartoscPola.OSOBA: None
}
ZawartoscPolaNaKosztWjechania = {
ZawartoscPola.PUSTE: 2,
ZawartoscPola.SCIANA: None,
ZawartoscPola.CEL: 2,
ZawartoscPola.DYWAN: 5,
ZawartoscPola.KALUZA: 35,
ZawartoscPola.SCIANA2: None,
ZawartoscPola.OSOBA: None
ZawartoscPola.PUSTE: CZARNY,
ZawartoscPola.SCIANA: JASNOSZARY,
ZawartoscPola.SCIANA2: SZARY,
ZawartoscPola.SYGNALIZATOR_CZERWONY: CZERWONY,
ZawartoscPola.SYGNALIZATOR_ZOLTY: ZOLTY,
ZawartoscPola.SYGNALIZATOR_ZIELONY: ZIELONY
}

View File

@ -1,7 +0,0 @@
class Etykieta:
def __init__(self, nazwa_paczki, producent, numer_paczki, cecha_paczki, data_wysylki):
self.nazwa_paczki = nazwa_paczki
self.producent = producent
self.numer_paczki = numer_paczki
self.cecha_paczki = cecha_paczki
self.data_wysylki = data_wysylki

View File

@ -1,14 +0,0 @@
import mlrose
def best_route (lista_paczek):
koordynaty_paczek = mlrose.TravellingSales(coords = lista_paczek)
#length oznacza liczbe paczek w naszej liscie
problem_fit = mlrose.TSPOpt(length = 5, fitness_fn = koordynaty_paczek, maximize = False)
# Znalesc najlepsza paczke za pomocy algorytmu genetycznego
best_state, best_fitness = mlrose.genetic_alg(problem_fit, mutation_prob = 0.2, max_attempts = 200, random_state = 2)
print('Najlepsza sciezka: ', best_state)
return best_state

103
krata.py
View File

@ -1,103 +0,0 @@
import pygame
from enumy_i_slowniki import *
from obserwacja import *
from stale import *
class PoleKraty:
gora: any
start: any
def __init__(self, krata, wiersz, kolumna):
self.krata = krata
self.bok = self.krata.bokPola
self._wiersz = wiersz
self._kolumna = kolumna
self.okreslGore()
self.okreslStart()
def okreslGore(self):
self.gora = (self.bok + self.krata.odstepMiedzyPolami) * self.wiersz + self.krata.odstepMiedzyPolami
def okreslStart(self):
self.start = (self.bok + self.krata.odstepMiedzyPolami) * self.kolumna + self.krata.odstepMiedzyPolami
def getWiersz(self):
return self._wiersz
def setWiersz(self, x):
self._wiersz = x
self.okreslGore()
def getKolumna(self):
return self._kolumna
def setKolumna(self, x):
self._kolumna = x
self.okreslStart()
wiersz = property(getWiersz, setWiersz)
kolumna = property(getKolumna, setKolumna)
def skopiuj(self):
return PoleKraty(self.krata, self.wiersz, self.kolumna)
class Krata(Obserwowany):
krata: []
def __init__(self, okno):
self.okno = okno
self.liczbaPolPoziomo = LICZBA_POL_W_POZIOMIE
self.liczbaPolPionowo = LICZBA_POL_W_PIONIE
self.bokPola = BOK_POLA
self.odstepMiedzyPolami = ODSTEP_MIEDZY_POLAMI
self.utworzPustaKrate()
self.agent = None
def utworzPustaKrate(self):
self.krata = []
for wiersz in range(self.liczbaPolPionowo):
self.krata.append([])
for kolumna in range(self.liczbaPolPoziomo):
zawartosc_pola = ZawartoscPola.PUSTE
self.krata[wiersz].append(zawartosc_pola)
def narysujKrate(self):
self.okno.fill(SZARY1)
for wiersz in range(self.liczbaPolPionowo):
for kolumna in range(self.liczbaPolPoziomo):
start = (self.odstepMiedzyPolami + self.bokPola) * kolumna + self.odstepMiedzyPolami
gora = (self.odstepMiedzyPolami + self.bokPola) * wiersz + self.odstepMiedzyPolami
kolor_pola = ZawartoscPolaNaKolorPola[self.krata[wiersz][kolumna]]
if kolor_pola == IKONA:
osoba_ikona = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'osoba2.png')),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
self.okno.blit(osoba_ikona, [start, gora, self.bokPola, self.bokPola])
elif kolor_pola == KALUZA:
osoba_ikona = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'kaluza.png')),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
self.okno.blit(osoba_ikona, [start, gora, self.bokPola, self.bokPola])
elif kolor_pola == DYWAN:
osoba_ikona = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'dywan.png')),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
self.okno.blit(osoba_ikona, [start, gora, self.bokPola, self.bokPola])
elif kolor_pola == PACZKA:
osoba_ikona = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'paczka.png')),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
self.okno.blit(osoba_ikona, [start, gora, self.bokPola, self.bokPola])
else:
pygame.draw.rect(self.okno, kolor_pola, [start, gora, self.bokPola, self.bokPola])
def narysujKrateAlternatywnie(self):
self.okno.fill(SZARY1)
for i in range(LICZBA_POL_W_POZIOMIE + 1):
new_height = i * (BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI)
new_width = i * (BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI)
pygame.draw.line(self.okno, CZARNY, (0, new_height), (SZEROKOSC_OKNA, new_height), ODSTEP_MIEDZY_POLAMI)
pygame.draw.line(self.okno, CZARNY, (new_width, 0), (new_width, WYSOKOSC_OKNA), ODSTEP_MIEDZY_POLAMI)
def powiadomObserwatorow(self):
for obserwator in self.obserwatorzy:
obserwator.odbierzPowiadomienie(self)

578
main.py
View File

@ -1,263 +1,369 @@
import ctypes
import os
import random
import threading
import pygame.transform
import pygame
import szafka2
from agent import *
from neural_network import *
from okno import *
from ramy_czyli_wiedza_agenta import *
from rescue import *
from genetyczny import *
from enumy_i_slowniki import *
# aby działalo w oknie + rozdzielczość ekranu
# ctypes.windll.shcore.SetProcessDpiAwareness(1)
okno_pygame = pygame.display.set_mode((SZEROKOSC_OKNA, WYSOKOSC_OKNA))
pygame.display.set_caption("Okno1")
krata_magazynu = Krata(okno_pygame)
Pomieszczenie = Pomieszczenie(WarunkiPowietrza(0, 0), 0)
#
okno = pygame.display.set_mode((SZEROKOSC_OKNA, WYSOKOSC_OKNA))
#
droga_A = [[False, w, 7] for w in range(LICZBA_POL_W_PIONIE)]
swiatlo_A = Swiatlo.CZERWONE
pole_postojowe_A = (9, 7)
sygnalizator_A = ((10, 9), (11, 9), (12, 9))
indeks_petli_A = None
for i in range(len(droga_A)):
x = droga_A[i]
if x[1] == pole_postojowe_A[0] and x[2] == pole_postojowe_A[1]:
indeks_petli_A = i
#
droga_B = [[False, w, 7] for w in range(0, 7)] + [[False, 7, k] for k in range(7, LICZBA_POL_W_POZIOMIE)]
swiatlo_B = Swiatlo.ZIELONE
pole_postojowe_B = (7, 8)
sygnalizator_B = ((3, 10), (4, 10), (5, 10))
indeks_petli_B = None
for i in range(len(droga_B)):
x = droga_B[i]
if x[1] == pole_postojowe_B[0] and x[2] == pole_postojowe_B[1]:
indeks_petli_B = i
#
krata = [[_ for _ in range(LICZBA_POL_W_POZIOMIE)] for _ in range(LICZBA_POL_W_PIONIE)]
#
for w in range(LICZBA_POL_W_PIONIE):
for k in range(LICZBA_POL_W_POZIOMIE):
krata[w][k] = ZawartoscPola.SCIANA2
#
for w in range(LICZBA_POL_W_PIONIE):
krata[w][5] = ZawartoscPola.SCIANA
krata[w][6] = ZawartoscPola.PUSTE
krata[w][7] = ZawartoscPola.PUSTE
krata[w][8] = ZawartoscPola.SCIANA
#
krata[7][8] = ZawartoscPola.PUSTE
krata[8][8] = ZawartoscPola.PUSTE
#
for w in [7, 8]:
for k in range(8, LICZBA_POL_W_POZIOMIE):
krata[w][k] = ZawartoscPola.PUSTE
#
for k in range(8, LICZBA_POL_W_POZIOMIE):
krata[6][k] = ZawartoscPola.SCIANA
for k in range(8, LICZBA_POL_W_POZIOMIE):
krata[9][k] = ZawartoscPola.SCIANA
def dodaj_agenta():
# pole_lewe_gorne = PoleKraty(krata_magazynu, random.randint(0, LICZBA_POL_W_PIONIE - BOK_AGENTA1_W_POLACH),
# random.randint(0, LICZBA_POL_W_POZIOMIE - BOK_AGENTA1_W_POLACH))
# pole_lewe_gorne = PoleKraty(krata_magazynu, LICZBA_POL_W_PIONIE - BOK_AGENTA1_W_POLACH, int(LICZBA_POL_W_POZIOMIE / 2))
pole_lewe_gorne = PoleKraty(krata_magazynu, 0, 0)
pom = 'wozek_widlowy.png'
ikona = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', pom)),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
Agent(krata_magazynu, pole_lewe_gorne, ikona)
# zawsze na poczatku polnoc
krata_magazynu.agent.kierunek = Kierunek.POLNOC
def wyswietl_okno():
pygame.time.Clock().tick(FPS)
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
# print("Użytkownik spróbował zamknąć okno.")
pygame.quit()
narysuj_krate()
narysuj_pojazdy()
pygame.display.update()
def dodaj_szafke(numerSzafki, iloscPolek, iloscMiejscNaPolce, dostepZeStrony, poczatek_wiersz, poczatek_kolumna):
wymiary_szafki = Wymiary(0, 0, 0)
szafka = Szafka(numerSzafki, wymiary_szafki, iloscPolek, iloscMiejscNaPolce, dostepZeStrony, poczatek_wiersz,
poczatek_kolumna, krata_magazynu)
Pomieszczenie.dodajSzafke(szafka)
def narysuj_krate():
okno.fill(SZARY)
for wiersz in range(LICZBA_POL_W_PIONIE):
for kolumna in range(LICZBA_POL_W_POZIOMIE):
start = (ODSTEP_MIEDZY_POLAMI + BOK_POLA) * kolumna + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI
gora = (ODSTEP_MIEDZY_POLAMI + BOK_POLA) * wiersz + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI
kolor_pola = ZawartoscPolaNaKolorPola[krata[wiersz][kolumna]]
pygame.draw.rect(okno, kolor_pola, [start, gora, BOK_POLA, BOK_POLA])
def gdzie_paczka(numerSzafki):
global kolumna, wiersz
if numerSzafki == 1:
kolumna = random.randint(1, 2)
if kolumna == 1:
wiersz = random.randint(2, 13)
else:
wiersz = random.choice([1, 14])
if numerSzafki == 2:
kolumna = random.randint(3, 4)
if kolumna == 3:
wiersz = random.choice([1, 14])
else:
wiersz = random.randint(2, 13)
if numerSzafki == 3:
kolumna = random.randint(5, 8)
if kolumna == 5:
wiersz = random.randint(1, 5)
if kolumna == 6:
wiersz = random.choice([0, 6])
if kolumna == 7:
wiersz = random.choice([0, 7])
if kolumna == 8:
wiersz = random.randint(1, 6)
if numerSzafki == 4:
kolumna = random.randint(5, 8)
if kolumna == 5:
wiersz = random.randint(9, 12)
if kolumna == 6:
wiersz = random.choice([8, 13])
if kolumna == 7:
wiersz = random.choice([9, 13])
if kolumna == 8:
wiersz = random.randint(10, 12)
if numerSzafki == 5:
kolumna = random.randint(10, 12)
if kolumna == 11:
wiersz = random.choice([2, 11])
else:
wiersz = random.randint(3, 10)
if numerSzafki == 6:
kolumna = random.randint(12, 14)
if kolumna == 13:
wiersz = random.choice([1, 12])
else:
wiersz = random.randint(2, 11)
if numerSzafki == 7:
kolumna = random.randint(17, 19)
if kolumna == 18:
wiersz = random.choice([0, 13])
else:
wiersz = random.randint(1, 12)
if numerSzafki == 8:
kolumna = random.randint(22, 24)
if kolumna == 23:
wiersz = random.choice([4, 12])
else:
wiersz = random.randint(5, 11)
if numerSzafki == 9:
kolumna = random.randint(24, 26)
if kolumna == 25:
wiersz = random.choice([0, 13])
else:
wiersz = random.randint(1, 12)
if numerSzafki == 10:
kolumna = random.randint(27, 29)
if kolumna == 28:
wiersz = random.choice([4, 14])
else:
wiersz = random.randint(5, 13)
if numerSzafki == 11:
kolumna = 0
wiersz = 0
print(wiersz, kolumna)
return wiersz, kolumna
def narysuj_pojazdy():
ikona = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'auto.png')), (BOK_AGENTA, BOK_AGENTA))
for x in droga_A:
if x[0]:
okno.blit(ikona, ((BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI) * x[2] + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI,
(BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI) * x[1] + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI))
ikona = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'auto2.png')), (BOK_AGENTA, BOK_AGENTA))
for x in droga_B:
if x[0]:
okno.blit(ikona, ((BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI) * x[2] + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI,
(BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI) * x[1] + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI))
def ustawienie():
ostatnia = recognition()
print(ostatnia)
kierunek = Kierunek(random.randint(0, 3))
wiersz, kolumna = gdzie_paczka(ostatnia + 1)
return Stan(kierunek, PoleKraty(krata_magazynu, wiersz, kolumna))
def rusz_pojazdy_na_drodze(droga, pole_postojowe, swiatlo):
nowa_droga = [[False, x[1], x[2]] for x in droga]
for i in range(len(droga) - 1, 0, -1):
x = droga[i]
if x[0]:
if x[1] == pole_postojowe[0] and x[2] == pole_postojowe[1] and swiatlo != Swiatlo.ZIELONE:
nowa_droga[i][0] = True
else:
if not droga[i - 1][0]:
nowa_droga[i][0] = False
nowa_droga[i - 1][0] = True
else:
nowa_droga[i][0] = True
return nowa_droga
def wroc():
kierunek = Kierunek(random.randint(0, 3))
wiersz, kolumna = gdzie_paczka(11)
return Stan(kierunek, PoleKraty(krata_magazynu, wiersz, kolumna))
def ustaw_czerwone(sygnalizator):
krata[sygnalizator[0][0]][sygnalizator[0][1]] = ZawartoscPola.SYGNALIZATOR_CZERWONY
krata[sygnalizator[1][0]][sygnalizator[1][1]] = ZawartoscPola.SCIANA2
krata[sygnalizator[2][0]][sygnalizator[2][1]] = ZawartoscPola.SCIANA2
def zaznacz_cel_na_mapie(cel: Stan):
wiersz = cel.poleStartoweGorne.wiersz
kolumna = cel.poleStartoweGorne.kolumna
if krata_magazynu.krata[wiersz][kolumna] == ZawartoscPola.PUSTE:
krata_magazynu.krata[wiersz][kolumna] = ZawartoscPola.CEL
def ustaw_czerwone_z_zoltym(sygnalizator):
krata[sygnalizator[0][0]][sygnalizator[0][1]] = ZawartoscPola.SYGNALIZATOR_CZERWONY
krata[sygnalizator[1][0]][sygnalizator[1][1]] = ZawartoscPola.SYGNALIZATOR_ZOLTY
krata[sygnalizator[2][0]][sygnalizator[2][1]] = ZawartoscPola.SCIANA2
def nadaj_cel_agentowi(agent: Agent, cel: Stan):
agent.cel = cel
zaznacz_cel_na_mapie(agent.cel)
print("CEL:", agent.cel.poleStartoweGorne.wiersz, agent.cel.poleStartoweGorne.kolumna)
def ustaw_zolte(sygnalizator):
krata[sygnalizator[0][0]][sygnalizator[0][1]] = ZawartoscPola.SCIANA2
krata[sygnalizator[1][0]][sygnalizator[1][1]] = ZawartoscPola.SYGNALIZATOR_ZOLTY
krata[sygnalizator[2][0]][sygnalizator[2][1]] = ZawartoscPola.SCIANA2
def zdarzenie_osoba():
global flaga1
flaga1 = 1
def ustaw_zielone(sygnalizator):
krata[sygnalizator[0][0]][sygnalizator[0][1]] = ZawartoscPola.SCIANA2
krata[sygnalizator[1][0]][sygnalizator[1][1]] = ZawartoscPola.SCIANA2
krata[sygnalizator[2][0]][sygnalizator[2][1]] = ZawartoscPola.SYGNALIZATOR_ZIELONY
def losowa_osoba():
wiersz = random.randint(0, krata_magazynu.liczbaPolPionowo - 1)
kolumna = random.randint(0, krata_magazynu.liczbaPolPoziomo - 1)
osoba = PoleKraty(krata_magazynu, wiersz, kolumna)
return osoba
def Czerwone_Czerwone_do_Zielone_Czerwone():
return swiatlo_A == Swiatlo.CZERWONE and swiatlo_B == Swiatlo.CZERWONE and poprzednio == "B"
def main():
# dla kraty 30 x 15
dodaj_szafke("A", 2, 12, "P", 2, 2)
dodaj_szafke("B", 2, 12, "L", 2, 3)
dodaj_szafke("C", 2, 5, "P", 1, 6)
dodaj_szafke("D", 2, 6, "L", 1, 7)
dodaj_szafke("C", 2, 4, "P", 9, 6)
dodaj_szafke("D", 2, 3, "L", 10, 7)
dodaj_szafke("E", 2, 8, "P", 3, 11)
dodaj_szafke("F", 2, 10, "L", 2, 13)
dodaj_szafke("H", 2, 12, "L", 1, 18)
dodaj_szafke("I", 2, 7, "P", 5, 23)
dodaj_szafke("J", 2, 12, "L", 1, 25)
dodaj_szafke("G", 2, 9, "P", 5, 28)
# # dla kraty 10 x 10
# dodaj_szafke("A", 1, 8, "P", 1, 1)
# dodaj_szafke("B", 1, 8, "L", 1, 4)
# dodaj_szafke("C", 1, 8, "P", 1, 6)
# dodaj_szafke("C", 1, 8, "P", 1, 8)
# # dla kraty 5 x 5
# dodaj_szafke("A", 1, 3, "P", 1, 1)
# dodaj_szafke("B", 1, 3, "L", 1, 3)
for i in (
(1, 10), (1, 3), (3, 23), (2, 23), (5, 15), (4, 15), (9, 12), (11, 20), (11, 27), (11, 26), (14, 19),
(14, 18),
(14, 20), (8, 29), (9, 29)):
krata_magazynu.krata[i[0]][i[1]] = ZawartoscPola.DYWAN
for i in (
(0, 10), (13, 20), (13, 6), (13, 14), (14, 13), (9, 26), (9, 16), (9, 15), (9, 27), (9, 16), (9, 26),
(5, 8),
(5, 9), (7, 9), (7, 10)):
krata_magazynu.krata[i[0]][i[1]] = ZawartoscPola.KALUZA
for i in range(LICZBA_POL_W_PIONIE):
krata_magazynu.krata[i][21] = ZawartoscPola.SCIANA2
krata_magazynu.krata[0][21] = ZawartoscPola.PUSTE
krata_magazynu.krata[7][21] = ZawartoscPola.PUSTE
krata_magazynu.krata[14][21] = ZawartoscPola.PUSTE
dodaj_agenta()
okno1 = Okno(krata_magazynu, krata_magazynu.agent)
okno1.wyswietlOkno()
t = threading.Timer(5.0, zdarzenie_osoba).start()
osoba = PoleKraty(krata_magazynu, 0, 0)
clf = drzewo_decyzyjne()
global flaga1
flaga1 = 0
while True:
# cel to Stan (pole kraty gdzie ma stać agent, aby położyć paczkę na półkę, w obiekcie klasy Miejsce jest to artybut dostęp + kierunek <-na razie niepotrzebny)
if krata_magazynu.agent.cel is None:
lista_paczek = []
#cyfra 5 oznacza ilosc paczek
for i in range(5):
cel = ustawienie()
wiersz_paczki = cel.poleStartoweGorne.wiersz
kolumna_paczki = cel.poleStartoweGorne.kolumna
lista_paczek.append((wiersz_paczki, kolumna_paczki))
print(lista_paczek)
algorytm = best_route(lista_paczek)
for j in range(5):
wiersz_cel = lista_paczek[algorytm[j]][0]
kolumna_cel = lista_paczek[algorytm[j]][1]
cel_po_algorytmu = Stan(Kierunek(random.randint(0, 3)), PoleKraty(krata_magazynu, wiersz_cel, kolumna_cel))
nadaj_cel_agentowi(krata_magazynu.agent, cel_po_algorytmu)
krata_magazynu.agent.idzDoCelu()
cel = wroc()
nadaj_cel_agentowi(krata_magazynu.agent, cel)
krata_magazynu.agent.idzDoCelu()
if flaga1 == 1:
osoba.krata.krata[osoba.wiersz][osoba.kolumna] = ZawartoscPola.PUSTE
okno1.wyswietlOkno()
osoba = losowa_osoba()
while osoba.krata.krata[osoba.wiersz][osoba.kolumna] != ZawartoscPola.PUSTE:
osoba = losowa_osoba()
osoba.krata.krata[osoba.wiersz][osoba.kolumna] = ZawartoscPola.OSOBA
okno1.wyswietlOkno()
pygame.time.wait(1000)
answer = decyzja_osoba(osoba, clf)
if answer == 1:
osoba.krata.krata[osoba.wiersz][osoba.kolumna] = ZawartoscPola.PUSTE
okno1.wyswietlOkno()
bieg = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'bieg.png')),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
okno_pygame.blit(bieg, (osoba.kolumna * (BOK_POLA + 1) + 1, osoba.wiersz * (BOK_POLA + 1) + 1))
pygame.display.flip()
pygame.time.wait(1500)
flaga1 = 0
t = threading.Timer(5.0, zdarzenie_osoba).start()
def Czerwone_Czerwone_do_Czerwone_Zielone():
return swiatlo_A == Swiatlo.CZERWONE and swiatlo_B == Swiatlo.CZERWONE and poprzednio == "A"
try:
main()
except pygame.error:
pygame.quit()
def CzerwoneZZoltym_Czerwone():
return swiatlo_A == Swiatlo.CZERWONE_Z_ZOLTYM and swiatlo_B == Swiatlo.CZERWONE
def Zielone_Czerwone_1():
return swiatlo_A == Swiatlo.ZIELONE and swiatlo_B == Swiatlo.CZERWONE and poprzednio == "B"
def Zielone_Czerwone_2():
return swiatlo_A == Swiatlo.ZIELONE and swiatlo_B == Swiatlo.CZERWONE and poprzednio == "A"
def Zolte_Czerwone():
return swiatlo_A == Swiatlo.ZOLTE and swiatlo_B == Swiatlo.CZERWONE
def Czerwone_CzerwoneZZoltym():
return swiatlo_A == Swiatlo.CZERWONE and swiatlo_B == Swiatlo.CZERWONE_Z_ZOLTYM
def Czerwone_Zielone():
return swiatlo_A == Swiatlo.CZERWONE and swiatlo_B == Swiatlo.ZIELONE
def Czerwone_Zolte():
return swiatlo_A == Swiatlo.CZERWONE and swiatlo_B == Swiatlo.ZOLTE
def O_O():
return (not droga_A[indeks_petli_A][0]) and (not droga_B[indeks_petli_B][0])
def A_O():
return (droga_A[indeks_petli_A][0]) and (not droga_B[indeks_petli_B][0])
def O_B():
return (not droga_A[indeks_petli_A][0]) and (droga_B[indeks_petli_B][0])
def A_B():
return (droga_A[indeks_petli_A][0]) and (droga_B[indeks_petli_B][0])
def ustaw_Czerwone_Czerwone_do_Czerwone_Zielone():
global swiatlo_A
swiatlo_A = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_A)
global swiatlo_B
swiatlo_B = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_B)
global poprzednio
poprzednio = "A"
def ustaw_Czerwone_Czerwone_do_Zielone_Czerwone():
global swiatlo_A
swiatlo_A = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_A)
global swiatlo_B
swiatlo_B = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_B)
global poprzednio
poprzednio = "B"
def ustaw_CzerwoneZZoltym_Czerwone():
global swiatlo_A
swiatlo_A = Swiatlo.CZERWONE_Z_ZOLTYM
ustaw_czerwone_z_zoltym(sygnalizator_A)
global swiatlo_B
swiatlo_B = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_B)
def ustaw_Zielone_Czerwone_1():
global swiatlo_A
swiatlo_A = Swiatlo.ZIELONE
ustaw_zielone(sygnalizator_A)
global swiatlo_B
swiatlo_B = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_B)
global poprzednio
poprzednio = "B"
def ustaw_Zielone_Czerwone_2():
global swiatlo_A
swiatlo_A = Swiatlo.ZIELONE
ustaw_zielone(sygnalizator_A)
global swiatlo_B
swiatlo_B = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_B)
global poprzednio
poprzednio = "A"
def ustaw_Zolte_Czerwone():
global swiatlo_A
swiatlo_A = Swiatlo.ZOLTE
ustaw_zolte(sygnalizator_A)
global swiatlo_B
swiatlo_B = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_B)
def ustaw_Czerwone_CzerwoneZZoltym():
global swiatlo_A
swiatlo_A = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_A)
global swiatlo_B
swiatlo_B = Swiatlo.CZERWONE_Z_ZOLTYM
ustaw_czerwone_z_zoltym(sygnalizator_B)
def ustaw_Czerwone_Zielone():
global swiatlo_A
swiatlo_A = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_A)
global swiatlo_B
swiatlo_B = Swiatlo.ZIELONE
ustaw_zielone(sygnalizator_B)
def ustaw_Czerwone_Zolte():
global swiatlo_A
swiatlo_A = Swiatlo.CZERWONE
ustaw_czerwone(sygnalizator_A)
global swiatlo_B
swiatlo_B = Swiatlo.ZOLTE
ustaw_zolte(sygnalizator_B)
droga_A[14][0] = True
droga_A[12][0] = True
droga_A[10][0] = True
droga_A[9][0] = True
droga_B[len(droga_B) - 1][0] = True
droga_B[len(droga_B) - 2][0] = True
droga_B[len(droga_B) - 6][0] = True
droga_B[5][0] = True
czas_ostatniej_zmiany_swiatel = pygame.time.get_ticks()
ustaw_Czerwone_Czerwone_do_Zielone_Czerwone()
poprzednio = "B"
while True:
# print(droga_A[indeks_petli_A][0],droga_B[indeks_petli_B][0])
if O_O():
print("O - O")
elif A_O():
print("A - O")
elif A_B():
print("A - B")
elif O_B():
print("O - B")
czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel = pygame.time.get_ticks() - czas_ostatniej_zmiany_swiatel
if Czerwone_Czerwone_do_Zielone_Czerwone():
print("Czerwone - Czerwone do Zielone - Czerwone")
if czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel >= CZAS_ZMIANY_NA_SYGNALIZATORZE:
czas_ostatniej_zmiany_swiatel = pygame.time.get_ticks()
if O_O() or A_O() or A_B():
ustaw_CzerwoneZZoltym_Czerwone()
elif O_B():
ustaw_Czerwone_CzerwoneZZoltym()
elif CzerwoneZZoltym_Czerwone():
print("Czerwone z Zoltym - Czerwone")
if czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel >= CZAS_ZMIANY_NA_SYGNALIZATORZE:
ustaw_Zielone_Czerwone_1()
elif Zielone_Czerwone_1():
print("Zielone - Czerwone 1")
if czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel >= CZAS_CYKLU:
czas_ostatniej_zmiany_swiatel = pygame.time.get_ticks()
if O_O() or A_O() or A_B():
ustaw_Zielone_Czerwone_2()
elif O_B():
ustaw_Zolte_Czerwone()
elif Zielone_Czerwone_2():
print("Zielone - Czerwone 2")
if czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel >= CZAS_CYKLU:
czas_ostatniej_zmiany_swiatel = pygame.time.get_ticks()
if O_O() or A_O():
pass
elif O_B() or A_B():
ustaw_Zolte_Czerwone()
elif Zolte_Czerwone():
print("Zolte - Czerwone")
if czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel >= CZAS_ZMIANY_NA_SYGNALIZATORZE:
czas_ostatniej_zmiany_swiatel = pygame.time.get_ticks()
ustaw_Czerwone_Czerwone_do_Czerwone_Zielone()
elif Czerwone_CzerwoneZZoltym():
print("Czerwone - Czerwone z Zoltym")
if czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel >= CZAS_ZMIANY_NA_SYGNALIZATORZE:
ustaw_Czerwone_Zielone()
elif Czerwone_Zielone():
print("Czerwone - Zielone")
if czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel >= CZAS_CYKLU:
czas_ostatniej_zmiany_swiatel = pygame.time.get_ticks()
if O_B():
pass
elif O_O() or A_O() or A_B():
ustaw_Czerwone_Zolte()
elif Czerwone_Zolte():
print("Czerwone - Zolte")
if czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel >= CZAS_ZMIANY_NA_SYGNALIZATORZE:
czas_ostatniej_zmiany_swiatel = pygame.time.get_ticks()
ustaw_Czerwone_Czerwone_do_Zielone_Czerwone()
elif Czerwone_Czerwone_do_Czerwone_Zielone():
print("Czerwone - Czerwone do Czerwone - Zielone")
if czas_od_ostatniej_zmiany_swiatel >= CZAS_ZMIANY_NA_SYGNALIZATORZE:
czas_ostatniej_zmiany_swiatel = pygame.time.get_ticks()
if A_O():
ustaw_CzerwoneZZoltym_Czerwone()
elif O_O() or O_B() or A_B():
ustaw_Czerwone_CzerwoneZZoltym()
#
wyswietl_okno()
droga_A = rusz_pojazdy_na_drodze(droga_A, pole_postojowe_A, swiatlo_A)
droga_B = rusz_pojazdy_na_drodze(droga_B, pole_postojowe_B, swiatlo_B)
#
los = random.random()
liczba_samochodow = len([x for x in droga_A if x[0]])
maks_samochodow = 7
szansa = (maks_samochodow - liczba_samochodow) / maks_samochodow -0.7
if los < szansa:
droga_A[len(droga_A) - 1][0] = True
#
liczba_samochodow = len([x for x in droga_B if x[0]])
maks_samochodow = 6
szansa = (maks_samochodow - liczba_samochodow) / maks_samochodow - 0.4
if los < szansa:
droga_B[len(droga_B) - 1][0] = True

View File

@ -1,8 +0,0 @@
class Miejsce:
def __init__(self, name, polka, miejsceNaPolce):
self.numer = name
# self.rozmiar = rozmiar
self.polka = polka
self.miejsceNaPolce = miejsceNaPolce
self.status = 'wolne'
self.numerUmieszczonejPaczki = ''

View File

@ -1,59 +0,0 @@
import os
import random
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = tf.keras.utils.normalize(x_train, axis=1)
x_test = tf.keras.utils.normalize(x_test, axis=1)
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=3)
model.save('handwritten.model')
model = tf.keras.models.load_model('handwritten.model')
numery_paczek = []
def liczby():
digits = []
for i in range(0, 3):
image_number = random.randint(1, 19)
img = cv2.imread(f"digits/digit{image_number}.png")[:, :, 0]
img = np.invert(np.array([img]))
prediction = model.predict(img)
print(f"This digit is probably a {np.argmax(prediction)}")
digits.append(np.argmax(prediction))
plt.imshow(img[0], cmap=plt.cm.binary)
plt.show()
liczba = int(str(digits[0]) + str(digits[1]) + str(digits[2]))
if liczba in numery_paczek or liczba < 100:
liczby()
else:
numery_paczek.append(liczba)
return numery_paczek[-1]
def recognition():
try:
liczba = liczby()
except:
print("Error!")
ostatnia = liczba % 10
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(loss)
print(accuracy)
print(numery_paczek)
return ostatnia

View File

@ -1,31 +0,0 @@
# https://refactoring.guru/pl/design-patterns/observer/python/example
from __future__ import annotations
from abc import ABC, abstractmethod
class Obserwowany(ABC):
obserwatorzy = []
def dolaczObserwatora(self, obserwator: Obserwator):
self.obserwatorzy.append(obserwator)
def odlaczObserwatora(self, obserwator: Obserwator):
self.obserwatorzy.remove(obserwator)
@abstractmethod
def powiadomObserwatorow(self):
"""
Notify all observers about an event.
"""
pass
class Obserwator(ABC):
@abstractmethod
def odbierzPowiadomienie(self, obserwowany: Obserwowany):
"""
Receive update from subject.
"""
pass

23
okno.py
View File

@ -1,23 +0,0 @@
from krata import *
class Okno(Obserwator):
def __init__(self, krata, agent):
self.krata = krata
self.agent = agent
self.krata.dolaczObserwatora(self)
self.agent.dolaczObserwatora(self)
self.klatkaz = pygame.time.Clock()
def wyswietlOkno(self):
self.klatkaz.tick(FPS)
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT:
# print("Użytkownik spróbował zamknąć okno.")
pygame.quit()
self.krata.narysujKrate()
self.agent.narysujAgenta()
pygame.display.update()
def odbierzPowiadomienie(self, obserwowany: Obserwowany):
self.wyswietlOkno()

View File

@ -1,170 +0,0 @@
from krata import *
class Wymiary:
def __init__(self, dlugosc, szerokosc, wysokosc):
self.dlugosc = dlugosc
self.szerokosc = szerokosc
self.wysokosc = wysokosc
class Mapa:
mapa: []
def __init__(self):
self.liczbaPolPoziomo = LICZBA_POL_W_POZIOMIE
self.liczbaPolPionowo = LICZBA_POL_W_PIONIE
self.bokPola = BOK_POLA
self.odstepMiedzyPolami = ODSTEP_MIEDZY_POLAMI
self.utworzPustaMape()
self.agent = None
def utworzPustaMape(self):
self.mapa = []
for wiersz in range(self.liczbaPolPionowo):
self.mapa.append([])
for kolumna in range(self.liczbaPolPoziomo):
zawartosc_pola = ZawartoscPola.PUSTE
nowe_pole = PoleMapy(self, wiersz, kolumna, zawartosc_pola)
self.mapa[wiersz].append(nowe_pole)
class PoleMapy:
def __init__(self, mapa: Mapa, wiersz, kolumna, zawartosc: ZawartoscPola):
self.mapa = mapa
self.bok = self.mapa.bokPola
self.wiersz = wiersz
self.kolumna = kolumna
self.zawartosc = zawartosc
class WarunkiPowietrza:
def __init__(self, temperatura, wilgotnosc):
self.temperatura = temperatura
self.wilgotnosc = wilgotnosc
class Miejsce: # wcześniej półka
def __init__(self, numer, wymiary: Wymiary, udzwig, wysokoscOdPodlogi):
self.numer = numer
self.wymiary = wymiary
self.udzwig = udzwig
self.wysokoscOdPodlogi = wysokoscOdPodlogi
# self.status = 'wolne'
self.dostep = []
self.zajmowanePola = []
def dodajPole(self, pole: PoleKraty):
self.zajmowanePola.append(pole)
def dodajDostep(self, pole: PoleKraty):
self.dostep.append(pole)
class Szafka:
def __init__(self, numerSzafki, wymiary: Wymiary, iloscPolek, iloscMiejscNaPolce, dostepZeStrony, poczatek_kolumna,
poczatek_wiersz1, krata: Krata):
self.numerSzafki = numerSzafki
self.wymiary = wymiary
self.iloscPolek = iloscPolek
self.iloscMiejscNaPolce = iloscMiejscNaPolce
self.dostepZeStrony = dostepZeStrony
self.Miejsca = []
self.zajmowanePola = []
self.utworzPustaSzafke(numerSzafki, iloscPolek, iloscMiejscNaPolce, dostepZeStrony, poczatek_kolumna,
poczatek_wiersz1, krata)
def dodajMiejsce(self, miejsce: Miejsce):
self.Miejsca.append(miejsce)
def dodajPole(self, pole: PoleKraty):
self.zajmowanePola.append(pole)
def utworzPustaSzafke(self, numerSzafki, iloscPolek, iloscMiejscNaPolce, dostepZeStrony, poczatek_wiersz1,
poczatek_kolumna, krata: Krata):
for i in range(iloscPolek):
for j in range(iloscMiejscNaPolce):
wymiar_miejsca = Wymiary(0, 0, 0)
numerMiejsca = self.numerSzafki + "/" + str(i) + "/" + str(j)
miejsce = Miejsce(numerMiejsca, wymiar_miejsca, 0, 0)
# wypełnianie pól "zajmowane miejsca" i "dostęp"
for m in range(DUZA_SZAFA): # wiersz
poczatek_wiersz = poczatek_wiersz1 + j * DUZA_SZAFA + m
for n in range(DUZA_SZAFA): # kolumna
krata.krata[poczatek_wiersz][poczatek_kolumna + n] = ZawartoscPola.SCIANA
pole = PoleKraty(krata, poczatek_wiersz, poczatek_kolumna + n)
miejsce.dodajPole(pole)
self.dodajPole(pole)
if dostepZeStrony == "L":
pole_dostepu = PoleKraty(krata, poczatek_wiersz,
poczatek_kolumna + n - BOK_AGENTA1_W_POLACH) # dostęp z lewej strony
miejsce.dodajDostep(pole_dostepu)
elif dostepZeStrony == "P":
pole_dostepu = PoleKraty(krata, poczatek_wiersz,
poczatek_kolumna + n + BOK_AGENTA1_W_POLACH) # dostęp z prawej strony strony
miejsce.dodajDostep(pole_dostepu)
self.dodajMiejsce(miejsce)
class Pomieszczenie:
def __init__(self, warunkiPowietrza: WarunkiPowietrza, wysokoscSufitu):
self.warunkiPowietrza = warunkiPowietrza
self.wysokoscSufitu = wysokoscSufitu
self.Szafki = []
self.zajmowanePola = []
def dodajSzafke(self, szafka: Szafka):
self.Szafki.append(szafka)
def dodajPole(self, pole: PoleMapy):
self.zajmowanePola.append(pole)
class Etykieta:
def __init__(self, nazwaTowaru, nazwaNadawcy, dataZapakowania, iD, niePietrowac, zachowacSuchosc, ostroznie,
uwagaSzklo):
# realistyczne? informacje na paczce
# kategoryzowanie towaru może odbywać się na podstawie jego nazwy
self.nazwaTowaru = nazwaTowaru
self.nazwaNadawcy = nazwaNadawcy
self.dataZapakowania = dataZapakowania
self.id = iD
# nalepki na paczce - być może nie będą na etykiecie, a trzeba je będzie rozpoznać na obrazie
self.niePietrowac = niePietrowac
self.zachowacSuchosc = zachowacSuchosc
self.ostroznie = ostroznie
self.uwagaSzklo = uwagaSzklo
class Paczka:
def __init__(self, wymiary: Wymiary, waga, etykieta: Etykieta):
self.wymiary = wymiary
self.waga = waga
self.etykieta = etykieta
class Paleta:
def __init__(self):
self.Paczki = []
def dodajPaczke(self, paczka: Paczka):
self.Paczki.append(paczka)
class Nadawca:
def __init__(self, nazwa, iD):
self.nazwa = nazwa
self.id = iD
# plus dodatkowe informacje mogące wpływać na priorytet rozpakowania transportu / miejsce składowania paczek?
class Transport:
def __init__(self, dataPrzyjecia, nadawca: Nadawca, iD):
Palety = []
self.dataPrzyjecia = dataPrzyjecia
self.nadawca = nadawca
self.id = iD
# wyliczanie priorytetu rozpakowania transportu ?
# def okrescPriorytet(self):
# self.priorytet =

View File

@ -1,53 +0,0 @@
import random
import pandas as pd
import pydotplus
from sklearn import metrics, tree
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from krata import *
def drzewo_decyzyjne():
columns = ['plec', 'wiek', 'czas_w_pom', 'temp_w_pom', 'poziom_kurzu', 'poziom_oswietlenia', 'niebezp_towary',
'decyzja']
df = pd.read_csv("dataset.csv", header=0, sep=";", names=columns)
kolumny_x = ['plec', 'wiek', 'czas_w_pom', 'temp_w_pom', 'poziom_kurzu', 'poziom_oswietlenia', 'niebezp_towary']
x = df[kolumny_x]
y = df.decyzja
# df.info()
# X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
clf = DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(x, y)
# print("Dokładność: ", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))
# dot_data = tree.export_graphviz(clf, out_file=None, feature_names=kolumny_x, class_names=['0', '1'])
# graph = pydotplus.graph_from_dot_data(dot_data)
# graph.write_png('drzewo.png')
return clf
def decyzja_osoba(osoba: PoleKraty, clf: DecisionTreeClassifier):
z = []
z.extend(random.choices([1, 2], weights=[1, 2], k=1)) # 1 kobieta, 2 mężczyzna
z.append(random.randint(18, 75)) # od 55 osoba starsza
z.append(random.randint(1,
60)) # jak długo przebywa w pomieszczeniu, od 40 min długo, od 20 min średnio, do 20 min krótko
if osoba.kolumna > 21:
z.append(0) # zimne pomieszczenie
else:
z.append(1) # normalne pomieszczenie
z.append(random.randint(20, 100)) # poziom kurzu
z.append(random.randint(20, 100)) # poziom oświetlenia
if (0 <= osoba.wiersz or osoba.wiersz <= 13) and (
17 <= osoba.kolumna or osoba.kolumna <= 19): # obok szafki z niebezpiecznymi towarami
z.append(1)
else:
z.append(0)
columns = ['plec', 'wiek', 'czas_w_pom', 'temp_w_pom', 'poziom_kurzu', 'poziom_oswietlenia', 'niebezp_towary']
z1 = pd.DataFrame([z], columns=columns)
z_pred = clf.predict(z1)
# print(z)
# print(z_pred)
return (z_pred)

View File

@ -1,11 +1,4 @@
import os
import pygame
FPS = 20
#
# SZEROKOSC_OKNA = 1500
# WYSOKOSC_OKNA = 750
FPS = 2
#
LICZBA_POL_W_POZIOMIE = 30
LICZBA_POL_W_PIONIE = 15
@ -14,50 +7,17 @@ ODSTEP_MIEDZY_POLAMI = 1
SZEROKOSC_OKNA = LICZBA_POL_W_POZIOMIE * (BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI) + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI
WYSOKOSC_OKNA = LICZBA_POL_W_PIONIE * (BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI) + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI
#
BOK_AGENTA1_W_POLACH = 1
BOK_AGENTA1 = BOK_AGENTA1_W_POLACH * (BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI) - ODSTEP_MIEDZY_POLAMI
#
DUZA_SZAFA = 1
BOK_AGENTA_W_POLACH = 1
BOK_AGENTA = BOK_AGENTA_W_POLACH * (BOK_POLA + ODSTEP_MIEDZY_POLAMI) - ODSTEP_MIEDZY_POLAMI
#
BIALY = (255, 255, 255)
JASNOSZARY1 = (200, 200, 200)
SZARY1 = (150, 150, 150)
JASNOSZARY = (200, 200, 200)
SZARY = (150, 150, 150)
CZARNY = (0, 0, 0)
CIEMNY_BRAZOWY1 = (60, 19, 33)
ZOLTY1 = (231, 213, 69)
NIEBIESKI1 = (65, 125, 225)
IKONA = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'osoba2.png')),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
KALUZA = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'kaluza.png')),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
DYWAN = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'dywan.png')),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
PACZKA = pygame.transform.scale(pygame.image.load(os.path.join('Ikony', 'paczka.png')),
(BOK_AGENTA1, BOK_AGENTA1))
###
###
GREY = (150, 150, 150)
RED = (255, 0, 0)
BLUE = (55, 55, 255)
BLACK = (0, 0, 0)
GREEN = (0, 200, 0)
DARKGREY = (150, 150, 150)
UGLY_PINK = (255, 0, 255)
BROWN = (153, 76, 0)
GOLD = (153, 153, 0)
DARKGREEN = (0, 102, 0)
DARKORANGE = (255, 128, 0)
#
# NUMBER_OF_BLOCKS_WIDE=8
# NUMBER_OF_BLOCKS_HIGH=8
# BLOCK_HEIGHT=round(SZEROKOSC_OKNA/NUMBER_OF_BLOCKS_HIGH)
# BLOCK_WIDTH=round(WYSOKOSC_OKNA/NUMBER_OF_BLOCKS_WIDE)
CZERWONY = (255, 0, 0)
ZOLTY = (255, 255, 0)
ZIELONY = (0, 255, 0)
#
MAPFILE = "map.txt"
TITLE = "Gierka"
#
NUMBER_OF_BLOCKS_WIDE = LICZBA_POL_W_POZIOMIE
NUMBER_OF_BLOCKS_HIGH = LICZBA_POL_W_PIONIE
BLOCK_HEIGHT = BOK_POLA
BLOCK_WIDTH = BOK_POLA
CZAS_ZMIANY_NA_SYGNALIZATORZE = 1500
CZAS_CYKLU = 6000

View File

@ -1,99 +0,0 @@
from krata import *
class Akcja(Enum):
OBROT_W_LEWO = 0
OBROT_W_PRAWO = 1
KROK_W_PRZOD = 2
class Stan:
def __init__(self, kierunek: Kierunek, poleStartoweGorne: PoleKraty):
self.kierunek = kierunek
self.poleStartoweGorne = poleStartoweGorne
def skopiuj(self):
return Stan(self.kierunek, self.poleStartoweGorne.skopiuj())
class Nastepnik:
def __init__(self, akcja: Akcja or None, stan: Stan, poprzednik):
self.akcja = akcja
self.stan = stan
self._poprzednik = poprzednik
def getPoprzednik(self):
return self._poprzednik
def setPoprzednik(self, x):
raise Exception
poprzednik = property(getPoprzednik, setPoprzednik)
def skopiuj(self):
return Nastepnik(self.akcja, self.stan.skopiuj(), self.poprzednik)
def nastepnik_obrotu_w_lewo(nastepnik: Nastepnik):
akcja = Akcja.OBROT_W_LEWO
stan = Stan(nastepnik.stan.kierunek.kierunekNaLewo(), nastepnik.stan.poleStartoweGorne)
return Nastepnik(akcja, stan, nastepnik)
def nastepnik_obrotu_w_prawo(nastepnik: Nastepnik):
akcja = Akcja.OBROT_W_PRAWO
stan = Stan(nastepnik.stan.kierunek.kierunekNaPrawo(), nastepnik.stan.poleStartoweGorne)
return Nastepnik(akcja, stan, nastepnik)
def nastepnik_kroku_w_przod(nastepnik: Nastepnik):
akcja = Akcja.KROK_W_PRZOD
stan = Stan(nastepnik.stan.kierunek, nastepnik.stan.poleStartoweGorne)
if stan.kierunek == Kierunek.POLNOC:
stan.poleStartoweGorne.wiersz -= 1
elif stan.kierunek == Kierunek.POLUDNIE:
stan.poleStartoweGorne.wiersz += 1
elif stan.kierunek == Kierunek.ZACHOD:
stan.poleStartoweGorne.kolumna -= 1
elif stan.kierunek == Kierunek.WSCHOD:
stan.poleStartoweGorne.kolumna += 1
return Nastepnik(akcja, stan, nastepnik)
def pole_w_granicach_kraty(pole: PoleKraty):
if pole.wiersz not in range(0, pole.krata.liczbaPolPionowo):
return False
elif pole.kolumna not in range(0, pole.krata.liczbaPolPoziomo):
return False
else:
return True
def mozna_wjechac_na_pole(pole: PoleKraty):
if pole.krata.krata[pole.wiersz][pole.kolumna] != ZawartoscPola.SCIANA and pole.krata.krata[pole.wiersz][
pole.kolumna] != ZawartoscPola.SCIANA2 and pole.krata.krata[pole.wiersz][pole.kolumna] != ZawartoscPola.OSOBA:
return True
else:
return False
def mozna_zrobic_krok_w_przod(nastepnik: Nastepnik):
nastepnik = nastepnik_kroku_w_przod(nastepnik)
if pole_w_granicach_kraty(nastepnik.stan.poleStartoweGorne) and mozna_wjechac_na_pole(
nastepnik.stan.poleStartoweGorne):
return True
else:
return False
def succ(nastepnik: Nastepnik):
wynik = []
pom = nastepnik.skopiuj()
wynik.append(nastepnik_obrotu_w_lewo(pom))
pom = nastepnik.skopiuj()
wynik.append(nastepnik_obrotu_w_prawo(pom))
pom = nastepnik.skopiuj()
if mozna_zrobic_krok_w_przod(pom):
pom = nastepnik.skopiuj()
wynik.append(nastepnik_kroku_w_przod(pom))
return wynik

View File

@ -1,37 +0,0 @@
import random
import miejsce
class Szafka:
def __init__(self, numerSzafki, rozmiar, iloscPolek, iloscMiejscNaPolce):
self.numer = numerSzafki
# np. A
self.rozmiarMiejsc = rozmiar
# średni, duży, mały
# self.iloscWolnychMiejsc = iloscPolek*iloscMiejscNaPolce
self.iloscPolek = iloscPolek
self.iloscMiejscNaPolce = iloscMiejscNaPolce
self.listaMiejsc = []
self.listaWolnychMiejsc = []
self.stworzMiejsca()
def stworzMiejsca(self):
j = 0 # półka
k = 0
while j < self.iloscPolek:
name = self.numer + "/" + str(j) + "/" + str(k)
nowe_miejsce = miejsce.Miejsce(name, j, k)
self.listaMiejsc.append(nowe_miejsce)
k = k + 1
if k > self.iloscMiejscNaPolce - 1:
j = j + 1
k = 0
self.listaWolnychMiejsc = self.listaMiejsc.copy()
def polozPaczke(self, numerPaczki):
if len(self.listaWolnychMiejsc) != 0:
self.listaWolnychMiejsc[0].numerUmieszczonejPaczki = numerPaczki
self.listaWolnychMiejsc[0].status = "zajęte"
self.listaWolnychMiejsc.pop(0)