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from IPython.display import clear_output
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
global posAPAx
global posAPAy
def exibir(matriz):
clear_output(wait=True)
plt.imshow(matriz, "gray")
plt.nipy_spectral()
plt.plot([posAPAy], [posAPAx], marker="o", color="r", ls="")
plt.draw()
plt.pause(0.5)
plt.clf()
def criar_matriz(rows: int = 4, columns: int = 4) -> np.ndarray:
if rows < 3 or columns < 3:
raise ValueError("Matriz deve ter tamanho mínimo 3x3")
matriz = np.ones((rows + 2, columns + 2), dtype=np.int64)
matriz[1:-1, 1:-1] = 0
return matriz
def espalhar_sujeira(matriz: np.ndarray, qtd_sujeira=None) -> np.ndarray:
rows, columns = len(matriz) - 2, len(matriz[0]) - 2 # Ignora bordas
if qtd_sujeira is None: # No máximo metade da matriz
qtd_sujeira = random.randint(1, (rows * columns) // 2)
while qtd_sujeira > 0:
x = random.randint(1, rows)
y = random.randint(1, columns)
if matriz[x, y] == 1 or matriz[x, y] == 2:
continue
matriz[x, y] = 2
qtd_sujeira -= 1
return matriz
def get_pos_distancia(
ponto_inicial: tuple[int, int], distancia: int
) -> list[tuple[int, int]]:
abs(distancia)
if distancia == 0:
return [ponto_inicial]
x, y = ponto_inicial
a, b = distancia, 0
positions = [(x + a, y + b), (x - a, y - b), (x + b, y + a), (x - b, y - a)]
a, b = a - 1, b + 1
while a > 0:
positions.extend(
[(x + a, y + b), (x + a, y - b), (x - a, y - b), (x - a, y + b)]
)
a, b = a - 1, b + 1
# Valores negativos filtrados
positions = list(filter(lambda pos: not (pos[0] < 0 or pos[1] < 0), positions))
positions.sort()
return positions
def check_out_of_bounds(matriz: np.ndarray, pos: tuple[int, int]) -> bool:
return pos[0] < 0 or pos[1] < 0 or pos[0] >= len(matriz) or pos[1] >= len(matriz[0])
def verifica_sujeira(matriz: np.ndarray, posicoes: list[tuple[int, int]]):
for pos in posicoes:
try:
if matriz[pos] == 2:
return pos
except IndexError:
pass
return
def radar(matriz: np.ndarray, ponto_inicial: tuple[int, int]) -> tuple[int, int]:
"""Retorna a posição da sujeira mais próxima do ponto inicial"""
rows, columns = len(matriz) - 2, len(matriz[0]) - 2 # Ignora bordas
max_distance = (rows - 1) + (columns - 1)
for distancia in range(max_distance + 1):
posicoes = get_pos_distancia(ponto_inicial, distancia)
sujeiras = verifica_sujeira(matriz, posicoes)
if sujeiras:
return sujeiras
return tuple()
def count(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
global pontos
func(*args, **kwargs)
pontos += 1
return wrapper
@count
def esquerda():
global posAPAy
posAPAy -= 1
# print("Movendo esquerda")
@count
def direita():
global posAPAy
posAPAy += 1
# print("Movendo direita")
@count
def acima():
global posAPAx
posAPAx -= 1
# print("Movendo acima")
@count
def abaixo():
global posAPAx
posAPAx += 1
# print("Movendo abaixo")
@count
def aspirar(matriz: np.ndarray, pos: tuple[int, int]) -> bool:
"""Retorna se a operação foi de fato realizada"""
if matriz[pos[0], pos[1]] == 2:
matriz[pos[0], pos[1]] = 0
# print("Aspirando")
return True
return False
def checkObj(sala: np.ndarray) -> bool:
return bool(np.any(sala == 2))
def agenteObjetivo(
percepcao: tuple, objObtido: bool, posObjetivo: tuple[int, int]
) -> str:
status = percepcao[1]
if status == "sujo":
return "aspirar"
x, y = percepcao[0]
if objObtido:
if y > posObjetivo[1]:
return "esquerda"
if y < posObjetivo[1]:
return "direita"
if x > posObjetivo[0]:
return "acima"
if x < posObjetivo[0]:
return "abaixo"
return "NoOp"
if __name__ == "__main__":
# Criar matriz
matriz = espalhar_sujeira(criar_matriz())
rows, columns = len(matriz) - 2, len(matriz[0]) - 2
# Posição inicial
posAPAx = 1 # random.randint(1, rows)
posAPAy = 1 # random.randint(1, columns)
pontos = 0
exibir(matriz)
mover = {
"esquerda": esquerda,
"direita": direita,
"acima": acima,
"abaixo": abaixo,
}
while checkObj(matriz):
status = "sujo" if matriz[posAPAx, posAPAy] == 2 else "limpo"
acao = agenteObjetivo(
((posAPAx, posAPAy), status),
checkObj(matriz),
radar(matriz, (posAPAx, posAPAy)),
)
if acao == "aspirar":
aspirar(matriz, (posAPAx, posAPAy))
exibir(matriz)
elif acao == "NoOp":
print("Sem operação")
else:
mover[acao]()
exibir(matriz)
print("Pontos ->", pontos)