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67 4 8 6 1 20 38 39 7 50 14 2 10 11 2 2 mob2
68 29 10 20 25 24 9 13 11 16 11 6 10 5 5 1 opp4
69 35 28 30 42 32 28 29 1 32 11 0 10 2 9 3 mob1
70 22 25 1 4 40 18 26 9 80 4 5 8 4 10 2 mob1
71 19 29 21 17 35 17 10 9 49 3 0 4 2 9 11 tower
72 19 40 5 2 10 5 15 2 14 13 0 6 1 2 0 opp3
73 21 33 13 32 15 15 40 6 66 3 0 4 12 8 2 mob1
74 14 5 32 32 25 27 1 7 24 8 1 5 5 1 3 opp4
75 19 15 24 31 31 40 20 3 54 8 2 8 6 2 0 mob2
76 38 15 1 35 14 15 27 4 33 11 2 1 6 7 11 mob2
77 1 24 25 23 37 25 19 6 2 12 6 10 0 10 2 tower
78 37 19 29 19 2 33 20 12 29 3 6 5 7 8 0 opp2
79 5 16 28 42 16 15 30 8 11 0 6 6 5 12 11 tower
80 23 2 37 42 40 3 15 7 28 11 2 3 7 0 8 mob1
81 11 10 31 11 20 18 9 10 76 5 7 7 5 3 8 mob1
82 11 4 16 7 1 39 25 4 66 12 1 2 3 3 7 opp2
83 28 2 31 26 43 29 30 9 23 6 7 7 11 9 1 mob1
84 9 40 12 13 10 41 29 8 27 2 0 5 3 3 6 tower
85 26 37 23 14 23 17 6 4 56 0 7 9 6 5 2 opp4
86 26 14 35 13 11 4 38 8 49 3 6 1 11 0 9 mob1
87 5 42 19 22 36 16 37 9 46 9 7 2 11 4 10 tower
88 20 24 34 29 24 16 2 3 23 0 1 2 10 2 12 tower
89 32 40 7 41 38 43 25 8 5 0 0 4 6 10 12 mob2
90 28 15 25 14 13 7 30 7 37 11 0 6 10 11 1 mob1
91 40 24 28 10 35 38 23 1 40 11 7 0 11 3 12 mob1
92 10 6 5 6 20 20 37 12 13 9 0 6 1 10 7 mob1
93 36 15 39 28 28 17 14 7 37 6 5 12 12 8 11 mob1
94 12 12 30 43 36 42 35 5 41 12 6 0 3 0 2 tower
95 37 21 17 8 18 13 33 11 59 4 2 0 0 0 9 mob2
96 43 6 20 21 17 29 30 1 55 2 7 5 10 6 4 mob1
97 28 27 28 40 12 39 20 9 71 13 5 12 6 7 10 opp2
98 3 17 24 31 12 34 43 6 16 11 5 10 1 6 12 tower
99 17 35 37 15 16 15 29 5 69 3 2 3 4 7 10 opp1
100 30 19 24 1 12 21 32 6 57 12 2 5 7 0 10 mob1
101 35 38 20 7 21 38 41 12 66 1 3 4 2 7 8 opp1
102 25 13 7 39 18 17 7 12 46 0 1 9 2 10 11 mob2
103 35 19 33 11 13 32 15 1 48 3 3 4 4 5 10 opp1
104 24 37 36 7 30 32 10 4 5 8 0 7 0 12 7 tower
105 18 10 11 35 34 9 39 12 44 6 5 1 0 11 6 mob1
106 1 12 33 5 27 3 18 5 75 8 5 10 11 1 10 opp3
107 17 34 39 25 35 31 9 5 75 12 5 11 6 6 3 opp4
108 35 22 3 24 12 18 32 11 76 5 7 5 10 10 8 mob2
109 27 14 42 4 22 29 20 12 50 1 1 9 8 3 8 mob1
110 31 30 34 19 35 36 13 6 26 7 5 1 9 11 12 opp1
111 29 9 3 27 12 11 25 7 68 13 1 10 11 1 2 opp3
112 40 14 35 23 2 26 29 7 69 8 6 0 3 1 10 opp2
113 3 33 40 24 34 39 41 3 11 5 1 4 5 0 7 tower
114 4 14 35 5 5 1 17 3 37 8 0 5 2 8 0 opp2
115 28 35 25 18 21 12 3 4 20 4 4 6 12 7 1 opp4
116 42 23 4 26 37 34 35 3 2 15 2 8 12 5 12 mob2
117 28 43 9 27 23 5 30 2 48 7 5 5 7 12 6 mob2
118 1 42 1 39 12 8 12 3 6 11 4 4 0 11 0 tower
119 17 20 15 2 26 11 25 4 62 1 2 1 6 7 5 opp1
120 23 5 23 22 11 31 23 11 64 4 7 10 1 11 10 opp2
121 18 41 29 22 12 14 29 1 17 3 0 12 9 8 9 tower
122 32 11 22 27 27 22 21 6 27 10 4 10 11 11 9 tower
123 37 10 39 34 7 4 1 4 72 8 7 7 10 5 5 opp4
124 29 6 26 21 37 34 18 3 65 8 4 0 9 12 9 mob1
125 9 25 36 39 37 9 20 3 80 11 5 3 11 8 11 tower
126 34 23 40 25 23 22 40 6 13 14 0 4 9 12 0 tower
127 5 1 40 21 11 42 30 4 56 0 2 6 10 2 0 mob1
128 13 20 17 5 35 17 11 5 20 8 0 0 11 2 6 mob1
129 35 41 7 14 37 33 25 4 15 1 3 6 1 12 12 mob2
130 19 35 37 29 11 20 26 12 38 3 2 11 8 10 9 tower
131 32 8 39 14 5 3 9 5 23 12 4 5 1 12 7 opp2
132 7 20 1 31 35 15 5 3 72 4 4 12 1 7 1 opp4
133 7 41 39 30 1 32 22 4 36 13 6 3 0 9 9 tower
134 17 3 40 22 38 40 23 8 43 13 2 5 3 2 4 mob1
135 35 34 34 42 35 34 33 8 12 11 7 12 10 11 2 tower
136 42 29 10 22 30 36 27 8 25 3 7 0 2 1 9 mob2
137 12 2 9 38 13 15 1 7 63 9 4 0 10 1 0 mob1
138 23 23 43 24 15 20 36 3 19 4 0 8 8 9 11 tower
139 30 18 16 32 20 41 8 10 58 0 0 6 7 3 1 opp4
140 7 25 2 31 26 34 15 4 6 11 0 2 5 11 2 tower
141 38 20 32 30 37 15 8 7 5 9 6 12 1 4 2 opp4
142 34 37 9 11 2 7 32 7 79 13 4 9 9 5 6 opp3
143 33 5 14 34 40 21 26 5 31 5 0 4 11 12 1 mob2
144 30 36 41 19 9 10 9 7 41 1 6 2 4 4 6 opp2
145 6 35 28 8 25 3 21 2 79 11 0 6 10 2 4 opp3
146 42 11 27 28 34 14 37 1 10 6 0 5 11 6 4 mob1
147 36 38 23 21 15 32 25 2 50 10 0 10 5 2 2 mob1
148 4 26 31 19 18 32 40 5 25 12 7 7 2 8 9 tower
149 18 29 38 42 4 13 36 9 61 12 5 3 4 7 7 opp2
150 5 37 22 24 27 26 32 5 65 4 2 1 6 8 7 tower
151 7 32 10 37 23 43 18 12 54 15 1 6 5 4 5 mob2
152 21 36 30 41 29 31 2 3 58 9 0 9 6 8 12 mob1
153 14 17 5 19 16 39 20 5 43 13 1 2 4 3 4 mob2
154 16 28 7 12 28 40 9 8 69 13 1 11 0 1 1 opp4
155 33 25 5 18 12 24 24 12 29 11 1 12 7 3 10 mob2
156 16 2 31 43 29 16 14 9 25 5 5 6 10 5 1 opp4
157 32 18 36 13 29 40 20 12 13 14 2 10 10 11 11 tower
158 23 22 23 3 27 24 2 8 62 1 1 3 5 5 8 opp1
159 15 2 20 16 10 41 18 2 29 4 3 2 11 7 6 mob1
160 19 13 20 8 4 29 15 12 32 10 1 9 11 9 9 mob1
161 13 32 41 1 33 33 11 1 28 5 1 10 5 9 6 tower
162 27 18 5 2 34 27 17 8 66 9 5 8 2 2 12 mob2
163 24 21 17 3 24 4 17 12 52 5 5 6 3 9 0 opp1
164 3 5 29 23 27 24 38 1 62 4 4 1 3 0 11 tower
165 35 3 28 33 31 6 36 11 69 1 7 4 5 5 0 mob1
166 2 15 17 39 6 29 39 3 43 4 2 11 6 1 3 tower
167 17 35 10 36 18 4 27 11 5 0 3 5 1 4 3 mob2
168 18 15 11 40 24 31 10 7 58 7 0 3 8 4 1 opp4
169 11 23 8 20 7 38 6 3 51 12 0 11 10 10 2 opp4
170 7 16 13 27 41 1 13 10 25 9 4 11 10 11 5 mob1
171 1 37 22 9 20 24 36 10 53 12 0 3 9 10 2 tower
172 10 27 42 42 19 26 39 7 35 0 5 9 2 2 10 tower
173 10 1 28 12 9 10 7 9 5 2 4 6 0 9 7 mob1
174 28 19 27 8 3 37 34 11 25 7 1 11 0 1 3 mob1
175 39 15 23 9 7 32 1 3 52 8 1 6 7 0 2 opp4
176 11 9 5 16 17 8 29 4 45 3 6 2 12 6 1 mob2
177 42 40 37 31 37 37 30 4 6 11 3 9 6 2 4 mob1
178 39 6 12 16 32 13 20 7 52 4 5 0 4 9 3 mob1
179 18 8 42 26 27 15 13 6 41 11 1 2 4 7 12 mob1
180 25 32 15 24 31 18 7 12 24 0 4 12 9 3 2 opp4
181 38 34 32 6 18 27 30 6 8 12 7 12 11 10 9 tower
182 39 29 10 29 12 42 10 7 15 6 2 3 8 10 5 mob2
183 26 9 18 24 1 23 27 2 78 8 2 3 6 0 2 opp2
184 16 30 13 4 10 29 8 4 78 4 1 7 3 5 10 opp2
185 2 36 22 20 42 1 15 10 30 11 6 2 4 12 11 tower
186 21 24 25 17 32 4 10 9 31 14 3 11 7 0 5 mob1
187 37 10 14 10 2 38 23 1 39 10 5 2 10 12 1 opp1
188 11 34 26 20 26 30 6 4 50 3 4 4 3 1 12 tower
189 14 8 30 29 17 41 3 4 77 8 6 8 4 3 9 mob1
190 16 25 10 14 23 15 41 11 24 1 7 8 9 11 8 mob2
191 36 16 16 24 25 34 17 1 51 13 5 9 11 0 5 mob2
192 35 17 2 18 29 38 39 12 31 5 5 3 0 2 11 mob2
193 11 39 41 5 5 27 17 11 30 6 0 0 8 11 11 tower
194 14 21 13 17 7 21 16 5 48 8 6 10 11 10 0 mob2
195 9 23 19 33 12 15 34 11 36 10 1 12 11 7 0 tower
196 32 2 43 38 28 3 27 9 67 9 3 7 8 8 7 opp3
197 32 2 32 21 13 6 16 10 37 3 7 9 5 12 2 opp4
198 5 6 43 9 31 15 15 2 75 11 7 4 12 12 11 mob1
199 26 20 27 28 40 32 17 2 56 6 2 8 7 3 10 mob1
200 24 10 25 25 25 38 35 5 47 14 0 6 0 2 11 mob1
201 26 39 26 33 14 39 14 2 24 12 7 3 2 7 12 opp2
202 3 32 20 38 40 39 25 2 66 8 3 11 10 3 2 tower
203 40 6 41 21 1 4 25 3 79 10 2 12 8 5 9 mob1
204 8 39 19 4 14 15 5 10 52 9 0 3 7 12 4 opp1
205 18 12 29 42 33 43 23 9 69 12 1 5 1 11 2 mob1
206 4 26 28 23 20 34 14 8 7 0 0 10 1 12 12 tower
207 25 24 29 40 25 37 33 1 64 8 0 3 0 6 5 mob1
208 29 12 41 37 3 42 16 11 43 7 3 10 1 0 0 opp2
209 19 4 8 34 34 1 7 10 62 5 4 10 1 3 1 opp4
210 11 24 27 43 10 9 32 12 43 10 2 1 0 11 2 tower
211 30 42 34 12 41 6 6 8 57 6 5 6 8 11 9 opp1
212 21 25 26 10 18 19 15 8 13 14 4 8 11 0 8 tower
213 36 24 25 6 10 30 13 1 64 9 3 5 9 4 6 opp1
214 18 29 20 19 30 21 3 11 36 1 7 4 12 8 0 tower
215 32 23 3 40 14 8 19 8 77 13 5 10 5 11 5 mob1
216 30 31 27 13 8 35 35 8 75 0 7 4 1 1 4 opp2
217 30 43 1 5 3 2 20 2 33 1 2 6 0 10 1 mob2
218 33 40 5 36 7 25 40 9 72 5 0 6 6 5 6 mob1
219 42 32 16 30 7 6 14 2 64 1 5 8 0 6 8 mob2
220 13 25 6 38 26 23 30 2 5 2 7 9 0 10 8 tower
221 5 24 10 7 15 1 37 6 69 10 6 0 7 2 11 opp3
222 13 38 12 18 42 23 16 8 21 12 0 6 12 1 10 tower
223 15 6 32 40 12 26 11 1 1 3 7 7 4 0 8 mob1
224 9 38 29 26 19 22 28 6 52 8 5 11 2 5 3 tower
225 18 19 23 43 21 28 19 8 42 14 4 11 0 5 6 tower
226 6 37 4 35 10 4 26 11 44 6 1 2 5 4 12 mob2
227 4 26 36 9 34 11 38 10 18 4 7 6 9 12 5 tower
228 10 36 8 16 8 42 9 11 67 6 4 1 10 9 3 opp1
229 15 7 22 13 19 16 28 2 20 7 5 0 3 7 8 mob1
230 16 22 8 35 10 12 32 5 33 0 3 6 10 4 5 mob2
231 27 4 3 9 29 26 22 1 1 9 1 3 0 8 6 mob2
232 31 5 29 5 41 17 5 4 12 12 7 8 0 12 4 opp4
233 29 42 10 39 5 40 43 12 3 15 4 11 2 12 9 opp2
234 19 22 17 14 36 11 2 9 69 8 0 12 8 8 12 mob1
235 11 5 3 34 37 37 20 7 37 15 7 4 4 9 12 mob1
236 5 12 10 4 34 26 30 3 5 3 5 0 8 11 9 tower
237 31 9 42 22 10 8 32 9 16 6 7 10 5 1 0 opp3
238 22 27 31 10 21 18 41 3 39 4 6 5 1 12 11 opp2
239 5 19 26 28 37 26 22 1 31 4 6 10 7 5 11 tower
240 3 7 2 8 3 26 24 9 12 10 4 7 6 4 7 tower
241 41 30 13 25 36 41 7 12 11 2 3 7 12 8 3 opp4
242 23 26 24 13 17 21 24 9 29 15 5 8 0 4 11 tower
243 36 6 7 18 6 1 15 1 12 14 6 4 1 11 9 opp2
244 5 23 43 2 5 6 11 10 75 15 2 0 12 11 4 opp4
245 17 39 8 7 41 14 16 7 45 8 1 2 2 2 8 opp1
246 37 26 34 5 9 20 18 12 41 13 6 0 0 6 6 tower
247 40 35 12 6 10 10 18 10 29 14 1 2 11 0 11 opp1
248 2 35 18 2 9 34 10 4 42 0 0 2 3 10 6 opp1
249 1 14 1 3 17 8 39 8 56 3 4 2 1 5 4 mob2
250 40 28 8 20 37 2 42 10 19 8 1 3 7 8 0 mob2
251 31 28 14 3 6 17 1 7 45 2 3 2 9 3 0 opp1
252 24 13 15 11 38 28 13 12 51 3 4 6 4 2 12 mob2
253 30 38 6 26 11 11 30 4 40 15 2 6 4 1 8 opp3
254 42 37 32 2 5 19 35 2 64 9 5 12 3 8 3 opp2
255 23 24 32 40 4 24 1 3 78 14 4 5 9 10 2 opp4
256 5 22 19 22 41 3 34 11 50 5 2 6 10 1 3 opp3
257 3 38 20 2 25 6 25 6 59 15 3 3 0 10 8 opp1
258 33 41 39 42 38 29 27 5 33 14 5 5 2 1 12 opp3
259 20 10 27 16 14 7 35 1 24 13 6 7 11 4 4 opp3
260 6 8 4 35 12 40 15 10 38 12 7 0 10 6 5 mob2
261 18 41 35 8 13 14 4 1 70 6 1 0 7 11 6 opp4
262 39 42 12 28 11 40 7 3 71 3 7 5 2 1 10 opp2
263 32 32 24 19 13 14 40 12 18 6 1 1 8 11 10 opp1
264 31 14 16 12 33 25 5 5 8 8 6 8 6 5 2 opp4
265 38 31 34 27 5 26 27 8 75 3 6 6 10 1 5 mob1
266 2 7 23 8 24 28 20 2 31 5 7 9 0 11 11 tower
267 39 43 17 21 31 13 41 8 43 10 5 4 10 6 8 mob1
268 3 6 17 7 22 23 22 6 40 8 6 7 1 7 11 tower
269 3 42 13 24 32 1 33 5 68 7 0 4 6 1 10 opp3
270 12 26 4 18 2 42 29 10 41 11 3 10 10 10 9 mob2
271 21 26 7 24 31 10 33 4 51 1 2 8 2 8 3 mob2
272 39 22 7 20 5 29 38 10 8 4 1 9 12 11 0 mob2
273 20 19 1 22 36 13 5 7 4 3 7 3 9 1 2 mob2
274 4 7 42 17 6 14 26 11 45 9 4 10 6 11 2 tower
275 23 27 11 25 38 26 34 10 77 13 7 4 3 5 9 mob1
276 40 10 29 8 7 32 32 12 32 9 2 10 11 2 4 mob2
277 37 22 34 17 17 25 40 5 74 9 3 3 8 2 9 opp1
278 23 10 36 43 31 26 32 5 59 1 1 2 3 8 3 mob1
279 14 32 8 4 17 33 8 9 74 5 1 7 12 7 3 mob2
280 8 14 21 26 16 43 10 5 26 1 1 5 0 1 5 tower
281 7 3 19 7 39 28 12 11 32 9 0 7 12 11 10 tower
282 11 21 13 31 30 15 43 10 73 6 1 3 11 9 12 mob2
283 28 10 32 28 26 36 38 4 15 11 0 12 11 12 7 mob1
284 39 2 25 11 11 25 35 8 36 14 0 9 10 1 7 mob1
285 43 41 39 38 16 5 35 12 48 14 4 7 3 11 6 opp2
286 36 31 28 41 40 23 23 11 27 7 2 11 0 6 11 mob1
287 28 8 38 39 31 3 7 7 47 0 6 8 0 2 6 opp3
288 5 8 19 26 26 9 1 8 66 15 3 8 11 7 7 opp4
289 36 28 27 7 25 1 21 10 63 0 6 4 2 10 4 opp1
290 19 3 6 35 5 29 3 9 63 2 7 3 12 1 3 opp4
291 27 5 36 31 6 10 27 12 9 8 6 10 9 6 11 mob1
292 21 21 27 18 26 9 39 1 43 6 3 5 10 0 7 mob1
293 12 39 15 31 32 9 39 7 26 4 0 12 5 0 12 tower
294 41 18 22 33 25 6 37 1 77 14 7 12 7 4 8 opp3
295 8 33 19 22 5 36 28 3 69 15 5 5 0 7 3 mob1
296 24 8 15 16 21 18 15 9 78 4 0 4 9 5 4 mob2
297 38 24 26 28 41 21 43 2 65 15 3 1 10 5 4 mob1
298 33 17 6 4 34 36 25 6 35 4 4 10 9 0 3 mob2
299 29 25 30 19 35 38 33 6 68 5 1 0 5 11 6 mob1
300 23 43 41 25 27 26 19 7 12 8 3 4 10 11 9 tower
301 7 9 18 31 36 21 16 4 23 8 4 9 8 11 5 tower
302 35 21 39 36 36 37 33 10 41 9 4 1 0 7 0 mob1

77
learning/decision_tree.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,77 @@
from typing import List, Tuple
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from common.helpers import castle_neighbors, find_neighbours
from models.castle import Castle
from models.knight import Knight
from models.monster import Monster
def manhattan_distance(p1: Tuple[int, int], p2: Tuple[int, int]) -> int:
x1, y1 = p1
x2, y2 = p2
return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)
def parse_hp(hp: int) -> int:
return max(0, hp)
def parse_idx_of_opp_or_monster(s: str) -> int:
return int(s[-1]) - 1
class DecisionTree:
def __init__(self) -> None:
data_frame = pd.read_csv('learning/dataset_tree.csv', delimiter=';')
unlabeled_goals = data_frame['goal']
self.goals_label_encoder = LabelEncoder()
self.goals = self.goals_label_encoder.fit_transform(unlabeled_goals)
self.train_set = data_frame.drop('goal', axis='columns')
self.model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')
self.model.fit(self.train_set.values, self.goals)
def predict_move(self, map: List[List[str]], current_knight: Knight, castle: Castle, monsters: List[Monster],
opponents: List[Knight]) -> \
List[Tuple[int, int]]:
distance_to_castle = manhattan_distance(current_knight.position, castle.position)
monsters_parsed = []
for monster in monsters:
monsters_parsed.append((manhattan_distance(current_knight.position, monster.position), parse_hp(
monster.current_hp)))
opponents_parsed = []
for opponent in opponents:
opponents_parsed.append(
(manhattan_distance(current_knight.position, opponent.position), parse_hp(opponent.current_hp)))
prediction = self.get_prediction(tower_dist=distance_to_castle, tower_hp=castle.current_hp,
mob1_dist=monsters_parsed[0][0], mob1_hp=monsters_parsed[0][1],
mob2_dist=monsters_parsed[1][0], mob2_hp=monsters_parsed[1][1],
opp1_dist=opponents_parsed[0][0], opp1_hp=opponents_parsed[0][1],
opp2_dist=opponents_parsed[1][0], opp2_hp=opponents_parsed[1][1],
opp3_dist=opponents_parsed[2][0], opp3_hp=opponents_parsed[2][1],
opp4_dist=opponents_parsed[3][0], opp4_hp=opponents_parsed[3][1],
agent_hp=current_knight.current_hp)
print(prediction)
if prediction == 'tower': # castle...
return castle_neighbors(map, castle_bottom_right_row=castle.position[0],
castle_bottom_right_col=castle.position[1])
elif prediction.startswith('opp'):
idx = parse_idx_of_opp_or_monster(prediction)
return find_neighbours(opponents[idx].position[1], opponents[idx].position[0])
else:
idx = parse_idx_of_opp_or_monster(prediction)
return find_neighbours(monsters[idx].position[1], monsters[idx].position[0])
def get_prediction(self, tower_dist: int, mob1_dist: int, mob2_dist: int, opp1_dist: int, opp2_dist: int,
opp3_dist: int, opp4_dist: int, agent_hp: int, tower_hp: int, mob1_hp: int, mob2_hp: int,
opp1_hp: int, opp2_hp: int, opp3_hp: int, opp4_hp) -> str:
prediction = self.model.predict(
[[tower_dist, mob1_dist, mob2_dist, opp1_dist, opp2_dist, opp3_dist, opp4_dist, agent_hp,
tower_hp, mob1_hp, mob2_hp, opp1_hp, opp2_hp, opp3_hp, opp4_hp]])
return self.goals_label_encoder.inverse_transform(prediction)[0]

10
logic/level.py
View File

@ -4,7 +4,7 @@ import pygame
from algorithms.a_star import a_star, State, TURN_RIGHT, TURN_LEFT, FORWARD
from common.constants import *
from common.helpers import find_neighbours
from learning.decision_tree import DecisionTree
from logic.knights_queue import KnightsQueue
from logic.spawner import Spawner
from models.castle import Castle
@ -17,6 +17,7 @@ class Level:
def __init__(self, screen, logs):
self.screen = screen
self.logs = logs
self.decision_tree = DecisionTree()
# sprite group setup
self.sprites = pygame.sprite.LayeredUpdates()
@ -112,8 +113,11 @@ class Level:
knight_pos_x = current_knight.position[0]
knight_pos_y = current_knight.position[1]
castle_cords = (self.list_castles[0].position[0], self.list_castles[0].position[1])
goal_list = find_neighbours(12, 8)
goal_list = self.decision_tree.predict_move(map=self.map, current_knight=current_knight,
monsters=self.list_monsters,
opponents=self.list_knights_red
if current_knight.team_alias == 'k_r' else self.list_knights_blue,
castle=self.list_castles[0])
state = State((knight_pos_y, knight_pos_x), current_knight.direction.name)
action_list = a_star(state, self.map, goal_list)

8
models/monster.py
View File

@ -1,6 +1,7 @@
import pygame.image
import random
import pygame.image
from common.helpers import parse_cord
from logic.health_bar import HealthBar
@ -20,10 +21,11 @@ class Monster(pygame.sprite.Sprite):
self.image = pygame.transform.scale(self.image, (40, 40))
position_in_px = (parse_cord(position[0]), parse_cord(position[1]))
self.rect = self.image.get_rect(topleft=position_in_px)
self.position = position
self.max_hp = random.randrange(15, 25)
self.current_hp = random.randint(1, self.max_hp)
self.health_bar = HealthBar(screen, self.rect, current_hp=self.current_hp, max_hp=self.max_hp, calculate_xy=True, calculate_size=True)
self.health_bar = HealthBar(screen, self.rect, current_hp=self.current_hp, max_hp=self.max_hp,
calculate_xy=True, calculate_size=True)
self.attack = random.randrange(2, 10)
if self.image == monster_images[0]:
self.max_hp = 20

BIN
requirements.txt
View File

Binary file not shown.