def __init__(self):
self._rmax = 100
self._s = None
self._a = None
self._accoes = [Mover(ang, ang_abs=True) for ang in psa.dirmov()]
self._mec_aprend = MecAprend(self._accoes)
def __init__(self, mecanismo_raciocinio):
self._crencas = ModeloMundo()
self._desejos = None #vai ser lista de posicoes
self._intencoes = None #vai ser lista de posicoes
self._capacidades = [
Mover(self._crencas, angulo) for angulo in psa.dirmov()
]
self._mecanismo_raciocinio = mecanismo_raciocinio
def transicoes(self, estado):
transicoes = []
for ang in psa.dirmov():
posn = psa.util.mover(estado, ang)
elem = self.obter_elemento(posn)
if elem and elem is not OBST:
transicoes.append((posn,ang))
return transicoes
def esquema(self, crencas):
if self._pre_condicoes(crencas):
# vai esccolher uma casa vazia junto do grupo de bases
bases = crencas.obter_chaves('base')
entrada_bases= []
for base in bases:
for movimento in dirmov():
nova_posicao = mover(base, movimento)
if not crencas.obter_valor(nova_posicao) and nova_posicao not in entrada_bases:
# e uma casa livre
entrada_bases.append(nova_posicao)
base_entrada = entrada_bases[0] # escolhe uma casa livre junto das bases
#vai ordenar as bases com base no uso de frente de onda
V= {}
frente_de_onda = []
maximo = 100
gama = 0.9
s = base_entrada
# vai usar a frente de onda para descobrir a base vazia mais distante
V[s] = maximo
frente_de_onda.append(s)
while frente_de_onda:
s = frente_de_onda.pop(0)
# lista de todos os estados 'sn' adjacentes de s
for sn in self._transicoes(s, crencas):
if sn != s:
d = dist(s, sn)
vs = V.get(s,0) * math.pow(gama, d )
vsn = V.get( sn, 0)
if vsn == 0 or vs > vsn:
#ainda nao foi explorado o caminho ou precisa de ser reavaliado
V[sn] = vs
frente_de_onda.append(sn)
#actualiza as crencas com o "potencial de cada base" e a posicao da entrada
crencas.definir_entrada_bases(base_entrada)
crencas.inicializar_bases(V)
def __init__(self): # ** deveriamos passar os parametros psa para anular as dependencais
self.alfa = 0.5 # se for 1 fica reativo
self.gama = 0.9 # e o elemento de previsao do futuro
self.epson = 0.010 # faz sentido ser pequeno senao nao aproveita so explora
self.Q= {} #dicionario com par de estado accao com chave a que e associado o valor r
self.accoes= psa.dirmov()
def __init__(self):
self.elementos = None
self.pos_agente = None
#capacidades do agente, neste caso os possÃveis movimentos
self.cap_agente = [Mover(self, ang) for ang in psa.dirmov()]
def _transicoes(self, estado, crencas):
novos_estados = [mover(estado, accao) for accao in dirmov()]
return [ estado for estado in novos_estados if crencas.obter_valor(estado) == 'base']
