def abrirventana2(img, img2, root, valor_reina, img3):
# Se grafica el tablero de juego dada una matriz, la cual proviene del
# algoritmo de las vegas:
def GraficarTablero(matriz):
for n, i in enumerate(matriz):
posy = n * 40
for k, j in enumerate(i):
posx = k * 40
# Se grafica el tablero con las imágenes que se definen en la función
# "ventana_principal"
if n % 2 == 0 and k % 2 == 0 and j == 0:
tk.Label(frame2, image=img).place(x=posx, y=posy)
if n % 2 == 0 and k % 2 == 0 and j != 0:
tk.Label(frame2, image=img2).place(x=posx, y=posy)
if n % 2 == 0 and k % 2 != 0 and j != 0:
tk.Label(frame2, image=img3).place(x=posx, y=posy)
if n % 2 != 0 and k % 2 == 0 and j != 0:
tk.Label(frame2, image=img3).place(x=posx, y=posy)
if n % 2 != 0 and k % 2 != 0 and j == 0:
tk.Label(frame2, image=img).place(x=posx, y=posy)
if n % 2 != 0 and k % 2 != 0 and j != 0:
tk.Label(frame2, image=img2).place(x=posx, y=posy)
reinas = nreinas.algoritmo(int(valor_reina.get()))
# El anterior "reinas", se convierte en matriz para poder graficar:
matriz_tablero = nreinas.matriz(reinas)
print(reinas)
# Hacer que la ventana_raiz principal 'root' se cierre:
root.withdraw()
# Crear la segunda ventana_raiz 'ventana_secundaria', mediante el método toplevel, el cual permite crear una ventana_raiz hija
# de la ventana_raiz principal que hereda sus atributos:
ventana_secundaria = tk.Toplevel()
ventana_secundaria.title('Tablero')
frame2 = tk.Frame(ventana_secundaria,
bg="#F4F6F7",
width=len(matriz_tablero) * 40,
height=len(matriz_tablero) * 40)
frame2.pack()
# Se grafica la matriz:
GraficarTablero(matriz_tablero)
def __salida(self, nombre):
# El robot llega y se va cuando se le atiende o acaba el juego:
llegada = self.__env.now
print(f'Al minuto{self.__env.now:7.2f} llega el robot {nombre}')
# Variables globales:
global COLA
global MAX_COLA
global ESPERA_ROBOT
global UTILIDAD
global UTILIDAD_PROFESOR
global PIERDE_PROFESOR
#Atendemos a los robots (retorno del yield)
# El robot ocupa al mesero:
with self.__mesero.request() as req:
# Se aumenta el tamaño de la cola al llegar un robot:
COLA += 1
if COLA > MAX_COLA:
MAX_COLA = COLA
print(f'Tamaño de la cola: {COLA}')
# Si el profesor está ocupado jugando con otro robot, el robot actual espera
# a que se desocupe y sea atendido:
yield req
# Una vez desocupado el profesor y empiece a atender el robot en cola, se disminuye la cola:
COLA = COLA - 1
# Se calcula el tiempo que esperó el robot:
espera = self.__env.now - llegada
# El tiempo de espera se añade a una lista para poder calcular el tiempo promedio de espera:
ESPERA_ROBOT = np.append(ESPERA_ROBOT, espera)
print(
f'Al minuto{self.__env.now:7.2f} el robot {nombre} es atendido, esperando{espera:7.2f} minutos en cola'
)
# Se selecciona un n para el tamaño del tablero
n_tablero = random.choice([4, 5, 6, 8, 10, 12, 15])
print(f'Tamaño del tablero {n_tablero}')
# Se calcula el tiempo de ejecución del algoritmo Las Vegas:
valor1 = time.time()
vegas.algoritmo(n_tablero)
valor2 = time.time()
tiempo_vegas = valor2 - valor1
print(f'Las vegas demoró {tiempo_vegas}')
# Se calcula el tiempo de ejecución del algoritmo deterministico:
valor3 = time.time()
determinista.solver(n_tablero)
valor4 = time.time()
tiempo_determinista = valor4 - valor3
print(f'Determinista demoró {tiempo_determinista}')
# El menor tiempo de ejecución indica quién ganó el juego:
if tiempo_vegas < tiempo_determinista:
print(" Gana el robot")
UTILIDAD -= 10
PIERDE_PROFESOR += 1
# Se realiza el tiempo de servicio:
yield self.__env.timeout(tiempo_vegas)
else:
print(" Gana el profesor")
UTILIDAD += 15
UTILIDAD_PROFESOR += 15
# Se realiza el tiempo de servicio:
yield self.__env.timeout(tiempo_determinista)
print(f'Al minuto{self.__env.now:7.2f} sale el robot {nombre}')