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116 1 1 0 0 0 2 20 1 0
117 1 2 0 0 0 2 20 1 0
118 1 3 0 0 0 2 20 1 0
119 1 4 0 0 0 2 20 1 0
120 1 5 0 0 0 2 20 1 0
121 1 6 0 0 0 2 20 1 0
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123 1 8 0 0 0 2 20 1 0
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126 2 2 0 0 1 2 24 0 1
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131 1 5 0 0 0 2 22 0 1
132 1 5 0 0 0 3 22 0 1
133 1 5 0 0 0 4 22 0 1
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181 3 5 0 0 1 4 26 2 1
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183 1 7 0 1 0 1 22 0 1
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186 1 6 0 0 1 1 22 0 1
187 1 6 0 0 1 1 22 1 1
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189 5 3 30 0 1 50 36 4 0
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199 3 8 0 0 0 25 22 2 0
200 3 9 0 0 0 25 22 2 0

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@ -6,13 +6,13 @@ import joblib
pima = pd.read_csv("data.csv", header=1, delimiter=';') pima = pd.read_csv("data.csv", header=1, delimiter=';')
feature_cols = ['Size', 'Color', 'Sound', 'Time','Smell', 'Height','Temperature'] feature_cols = ['Size', 'Color', 'Sound', 'Sharp','Smell', 'Length','Temperature', 'Weight']
X = pima[feature_cols] X = pima[feature_cols]
y = pima.ToRemove y = pima.ToRemove
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)
clf = DecisionTreeClassifier() clf = DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X_train,y_train) clf = clf.fit(X_train.values, y_train)
joblib.dump(clf, 'decision_tree_model.pkl') joblib.dump(clf, 'decision_tree_model.pkl')

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@ -21,10 +21,12 @@ class VacuumMoveCommand(Command):
if not self.world.accepted_move(end_x, end_y): if not self.world.accepted_move(end_x, end_y):
return return
if self.world.is_garbage_at(end_x, end_y): tmp = self.world.is_garbage_at(end_x, end_y)
if self.vacuum.get_container_filling() < 100: if len(tmp) > 0:
self.vacuum.increase_container_filling() for t in tmp:
self.world.dust[end_x][end_y].pop() if self.vacuum.get_container_filling() < 1000:
self.vacuum.increase_container_filling()
self.world.dust[end_x][end_y].remove(t)
if self.world.is_docking_station_at(end_x, end_y): if self.world.is_docking_station_at(end_x, end_y):
self.vacuum.dump_trash() self.vacuum.dump_trash()

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@ -14,4 +14,4 @@ class Cat(Entity):
self.sleeping = False self.sleeping = False
self.direction = 0 self.direction = 0
self.props = [1,2,0,16,1,10,25] self.props = [4,2,20,0,1,32,37,5]

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@ -5,4 +5,4 @@ from domain.world import World
class Earring(Entity): class Earring(Entity):
def __init__(self, x: int, y: int): def __init__(self, x: int, y: int):
super().__init__(x, y, "EARRING") super().__init__(x, y, "EARRING")
self.props = [2,1,0,12,0,50,24] self.props = [1,9,0,1,0,1,20,0]

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@ -6,6 +6,6 @@ class Garbage(Entity):
super().__init__(x, y, "PEEL") super().__init__(x, y, "PEEL")
self.wet = False self.wet = False
self.size = 0 self.size = 0
self.props = [1,2,0,16,1,10,25] self.props = [2,2,0,0,1,4,24,1]
# TODO GARBAGE: add more properties # TODO GARBAGE: add more properties

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@ -32,11 +32,10 @@ class World:
def is_obstacle_at(self, x: int, y: int) -> bool: def is_obstacle_at(self, x: int, y: int) -> bool:
return bool(self.obstacles[x][y]) return bool(self.obstacles[x][y])
def is_garbage_at(self, x: int, y: int) -> bool: def is_garbage_at(self, x: int, y: int):
if len(self.dust[x][y]) == 0: if len(self.dust[x][y]) == 0:
return False return []
tmp = evaluate([self.dust[x][y][0].props]) return [i for i in self.dust[x][y] if evaluate([i.props])[0] == 1]
return bool(tmp[0])
def is_docking_station_at(self, x: int, y: int) -> bool: def is_docking_station_at(self, x: int, y: int) -> bool:
return bool(self.doc_station.x == x and self.doc_station.y == y) return bool(self.doc_station.x == x and self.doc_station.y == y)

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@ -150,7 +150,9 @@ def generate_world(tiles_x: int, tiles_y: int) -> World:
world.add_entity(Entity(3, 4, "PLANT2")) world.add_entity(Entity(3, 4, "PLANT2"))
world.add_entity(Entity(8, 8, "PLANT2")) world.add_entity(Entity(8, 8, "PLANT2"))
world.add_entity(Entity(9, 3, "PLANT3")) world.add_entity(Entity(9, 3, "PLANT3"))
world.add_entity(Earring(9, 7))
world.add_entity(Earring(5, 5)) world.add_entity(Earring(5, 5))
world.add_entity(Earring(4, 6))
for x in range(world.width): for x in range(world.width):