Experiments (#21)

* Added more experiments

* Extra df

* added more analyse

* Added memory delay to experiments

* Dataframe Explored analyse

* Added Graphing function

* Added more analyse

* added Leaftraking policy to the experiments

* Added more text to the notebook for the demo.

* Added helpers functions to analyse data.

* Changed folder name.

* Deleted extra notebook

* Added extra teskst

* Added extra teskst

* Update analyse_biologische_inspiratie.ipynb

Co-authored-by: MariaDukmak <mariadukmak@student.hu.nl>
Co-authored-by: Jellestiesri <jellestiesri@gmail.com>
Co-authored-by: RichardDev01 <60653249+RichardDev01@users.noreply.github.com>

analysis/analyse_biologische_inspiratie.ipynb

@@ -81,7 +81,7 @@
     "\n",
     "|               | Runner 1          | Runner 2          |\n",
     "|---------------|-------------------|-------------------|\n",
-    "| Memory delay  | 5%                | 5%                |\n",
+    "| Memory decay  | 5%                | 5%                |\n",
     "| Speed         | 0                 | 5                 |\n",
     "| Policy        | PathFindingPolicy | PathFindingPolicy |\n",
     "\n",
@@ -95,7 +95,7 @@
     "             \n",
     "|               | Runner 1          | Runner 2          |\n",
     "|---------------|-------------------|-------------------|\n",
-    "| Memory delay  | 5%                | 5%                |\n",
+    "| Memory decay  | 5%                | 5%                |\n",
     "| Speed         | 5                 | 6                 |\n",
     "| Policy        | PathFindingPolicy | PathFindingPolicy |\n",
     "\n",
@@ -109,7 +109,7 @@
     "\n",
     "|               | Runner 1          | Runner 2          | Runner 3          |\n",
     "|---------------|-------------------|-------------------|-------------------|\n",
-    "| Memory delay  | 6%                | 5%                | 3%                |\n",
+    "| Memory decay  | 6%                | 5%                | 3%                |\n",
     "| Speed         | 0                 | 5                 | 3                 |\n",
     "| Policy        | PathFindingPolicy | PureRandomPolicy | LeafTrackerPolicy |\n",
     "\n",
@@ -122,7 +122,7 @@
     "             \n",
     "|               | Runner 1          | Runner 2          | Runner 3          |\n",
     "|---------------|-------------------|-------------------|-------------------|\n",
-    "| Memory delay  | 5%                | 5%                | 5%                |\n",
+    "| Memory decay  | 5%                | 5%                | 5%                |\n",
     "| Speed         | 5                 | 6                 | 7                 |\n",
     "| Policy        | PathFindingPolicy | PureRandomPolicy | LeafTrackerPolicy |\n",
     "\n",
@@ -717,6 +717,28 @@
    "source": [
     "plot_batch(read_data('1_pathfinding_1_random_speed_agent'))"
    ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Beschouwing van de impact van je werk\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "__Hoe verhouden jouw experimenten zich toch experimenten in je bronnen? Is het een uitbreiding, verdieping, herhaling, etc?__\n",
+    "Onze agents hebben verschillenden eigenschappen die te halen zijn uit de MI Theorie. Ongeacht de policy van hoe keuzes gemaakt worden, is het interessant welke eigenschappen van een agent belangrijk zijn om uit de maze te komen.\n",
+    "Een andere inspiratiebron was The Maze Runner film zelf. In de film werden de meest intelligente mensen als runners de maze in gestuurd om de maze te ontdekken. Deze intelligentie bestaat niet alleen uit het vinden van een goede route: maar ook het hebben van een goed geheugen en snel kunnen bewegen door de maze.\n",
+    "In onze experimenten willen we dus gaan onderzoeken of die intelligenties een grote rol spelen om sneller uit de maze te ontsnappen. Oftewel, we gaan ons verdiepen in hoe die intelligenties zich verhouden tot menselijk representatie in de Maze.\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "__Welke relatie zie je tussen de resultaten van jouw experimenten en je bronnen? Verklaar die relatie.__\n",
+    "In de film worden alleen de snelle mensen als runner rol toegewezen. Deze mensen waren altijd snel en redelijk intelligent. Uit onze verwachten resultaten verwachten we dat een agent minimaal snel en ook redelijk slim moet zijn om uit de maze te komen. Communicatie is ook zeker belangrijk tussen de agents om efficiënt keuzes te maken of gezamenlijk het doel te bereiken.\n",
+    " \n",
+    "__Hoe zou jouw simulatie gebruikt worden in nader onderzoek naar artificiële en/of biologische intelligentie?__\n",
+    "\n",
+    "Wanneer er meer intelligenties worden toegevoegd zoals muzikale intelligentie, zou de agent sneller uit de maze kunnen ontsnappen. Maar het interessantste hier is, welke intelligentie van de MI theorie speelt dan de grootste rol bij het behalen van dit specifieke doel? \n"
+   ]
   }
  ],
  "metadata": {