learning/dataset_tree.csv

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+14;21;13;17;7;21;16;5;48;8;6;10;11;10;0;mob2
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+3;32;20;38;40;39;25;2;66;8;3;11;10;3;2;tower
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+31;5;29;5;41;17;5;4;12;12;7;8;0;12;4;opp4
+29;42;10;39;5;40;43;12;3;15;4;11;2;12;9;opp2
+19;22;17;14;36;11;2;9;69;8;0;12;8;8;12;mob1
+11;5;3;34;37;37;20;7;37;15;7;4;4;9;12;mob1
+5;12;10;4;34;26;30;3;5;3;5;0;8;11;9;tower
+31;9;42;22;10;8;32;9;16;6;7;10;5;1;0;opp3
+22;27;31;10;21;18;41;3;39;4;6;5;1;12;11;opp2
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+3;7;2;8;3;26;24;9;12;10;4;7;6;4;7;tower
+41;30;13;25;36;41;7;12;11;2;3;7;12;8;3;opp4
+23;26;24;13;17;21;24;9;29;15;5;8;0;4;11;tower
+36;6;7;18;6;1;15;1;12;14;6;4;1;11;9;opp2
+5;23;43;2;5;6;11;10;75;15;2;0;12;11;4;opp4
+17;39;8;7;41;14;16;7;45;8;1;2;2;2;8;opp1
+37;26;34;5;9;20;18;12;41;13;6;0;0;6;6;tower
+40;35;12;6;10;10;18;10;29;14;1;2;11;0;11;opp1
+2;35;18;2;9;34;10;4;42;0;0;2;3;10;6;opp1
+1;14;1;3;17;8;39;8;56;3;4;2;1;5;4;mob2
+40;28;8;20;37;2;42;10;19;8;1;3;7;8;0;mob2
+31;28;14;3;6;17;1;7;45;2;3;2;9;3;0;opp1
+24;13;15;11;38;28;13;12;51;3;4;6;4;2;12;mob2
+30;38;6;26;11;11;30;4;40;15;2;6;4;1;8;opp3
+42;37;32;2;5;19;35;2;64;9;5;12;3;8;3;opp2
+23;24;32;40;4;24;1;3;78;14;4;5;9;10;2;opp4
+5;22;19;22;41;3;34;11;50;5;2;6;10;1;3;opp3
+3;38;20;2;25;6;25;6;59;15;3;3;0;10;8;opp1
+33;41;39;42;38;29;27;5;33;14;5;5;2;1;12;opp3
+20;10;27;16;14;7;35;1;24;13;6;7;11;4;4;opp3
+6;8;4;35;12;40;15;10;38;12;7;0;10;6;5;mob2
+18;41;35;8;13;14;4;1;70;6;1;0;7;11;6;opp4
+39;42;12;28;11;40;7;3;71;3;7;5;2;1;10;opp2
+32;32;24;19;13;14;40;12;18;6;1;1;8;11;10;opp1
+31;14;16;12;33;25;5;5;8;8;6;8;6;5;2;opp4
+38;31;34;27;5;26;27;8;75;3;6;6;10;1;5;mob1
+2;7;23;8;24;28;20;2;31;5;7;9;0;11;11;tower
+39;43;17;21;31;13;41;8;43;10;5;4;10;6;8;mob1
+3;6;17;7;22;23;22;6;40;8;6;7;1;7;11;tower
+3;42;13;24;32;1;33;5;68;7;0;4;6;1;10;opp3
+12;26;4;18;2;42;29;10;41;11;3;10;10;10;9;mob2
+21;26;7;24;31;10;33;4;51;1;2;8;2;8;3;mob2
+39;22;7;20;5;29;38;10;8;4;1;9;12;11;0;mob2
+20;19;1;22;36;13;5;7;4;3;7;3;9;1;2;mob2
+4;7;42;17;6;14;26;11;45;9;4;10;6;11;2;tower
+23;27;11;25;38;26;34;10;77;13;7;4;3;5;9;mob1
+40;10;29;8;7;32;32;12;32;9;2;10;11;2;4;mob2
+37;22;34;17;17;25;40;5;74;9;3;3;8;2;9;opp1
+23;10;36;43;31;26;32;5;59;1;1;2;3;8;3;mob1
+14;32;8;4;17;33;8;9;74;5;1;7;12;7;3;mob2
+8;14;21;26;16;43;10;5;26;1;1;5;0;1;5;tower
+7;3;19;7;39;28;12;11;32;9;0;7;12;11;10;tower
+11;21;13;31;30;15;43;10;73;6;1;3;11;9;12;mob2
+28;10;32;28;26;36;38;4;15;11;0;12;11;12;7;mob1
+39;2;25;11;11;25;35;8;36;14;0;9;10;1;7;mob1
+43;41;39;38;16;5;35;12;48;14;4;7;3;11;6;opp2
+36;31;28;41;40;23;23;11;27;7;2;11;0;6;11;mob1
+28;8;38;39;31;3;7;7;47;0;6;8;0;2;6;opp3
+5;8;19;26;26;9;1;8;66;15;3;8;11;7;7;opp4
+36;28;27;7;25;1;21;10;63;0;6;4;2;10;4;opp1
+19;3;6;35;5;29;3;9;63;2;7;3;12;1;3;opp4
+27;5;36;31;6;10;27;12;9;8;6;10;9;6;11;mob1
+21;21;27;18;26;9;39;1;43;6;3;5;10;0;7;mob1
+12;39;15;31;32;9;39;7;26;4;0;12;5;0;12;tower
+41;18;22;33;25;6;37;1;77;14;7;12;7;4;8;opp3
+8;33;19;22;5;36;28;3;69;15;5;5;0;7;3;mob1
+24;8;15;16;21;18;15;9;78;4;0;4;9;5;4;mob2
+38;24;26;28;41;21;43;2;65;15;3;1;10;5;4;mob1
+33;17;6;4;34;36;25;6;35;4;4;10;9;0;3;mob2
+29;25;30;19;35;38;33;6;68;5;1;0;5;11;6;mob1
+23;43;41;25;27;26;19;7;12;8;3;4;10;11;9;tower
+7;9;18;31;36;21;16;4;23;8;4;9;8;11;5;tower
+35;21;39;36;36;37;33;10;41;9;4;1;0;7;0;mob1

learning/decision_tree.py

@@ -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]

logic/level.py

@@ -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)

models/monster.py

@@ -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