-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathcuadricula.py
212 lines (152 loc) · 9.47 KB
/
cuadricula.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
import numpy as np
import discstructure
import sys
from io import StringIO
norte = 0
este = 1
sur = 2
oeste = 3
noreste = 4
noroeste = 5
sureste = 6
suroeste = 7
class Cuadricula(discstructure.DiscStructure):
def __init__(self, dimensiones=[100,100]):
"""Si el objeto dimensiones no contiene listas o tuplas o si el largo de dimensiones es igual a 2 se debe lanzar un error con valor 2"""
if not isinstance(dimensiones, (list, tuple)) or not len(dimensiones) == 2:
raise ValueError('2')
self.dimensiones = dimensiones
"""
Documentación:
Return the product of array elements over a given axis.
axis : None or int or tuple of ints, optional
Axis or axes along which a product is performed. The default, axis=None, will calculate the product of all the elements in the input array. If axis is negative it counts from the last to the first axis.
New in version 1.7.0.
If axis is a tuple of ints, a product is performed on all of the axes specified in the tuple instead of a single axis or all the axes as before.
Explicación:
numStates es un arreglo que contiene el producto de los elementos de el objeto dimensiones, sobre un eje determinado por las tuplas en todos los ejes determinados por estas tuplas.
"""
numStates = np.prod(dimensiones)
numAcciones = 8
limiteY = dimensiones[0]
limiteX = dimensiones[1]
transiciones = {}
"""Values are generated within the half-open interval [start, stop) (in other words, the interval including start but excluding stop). For integer arguments the function is equivalent to the Python built-in range function, but returns an ndarray rather than a list."""
cuadricula = np.arange(numStates).reshape(dimensiones)
"""
NDITER
Efficient multi-dimensional iterator object to iterate over arrays. To get started using this object, see the introductory guide to array iteration.
“multi_index” causes a multi-index, or a tuple of indices with one per iteration dimension, to be tracked.
“common_dtype” causes all the operands to be converted to a common data type, with copying or buffering as necessary.
"""
iterador = np.nditer(cuadricula, flags=['multi_index'])
"""Iteración sobre los limitesY y X determinados por la posicion 0 y 1 respectivamente del objeto dimensiones. Dentro de esta iteracion podemos observar que si se sobrepasa los limites que corresponden a los carriles sobre los cuales los agentes se mueven, entonces una nueva posición en el arreglo movMalo con el valor de la coordenada de Y del movimiento multiplicada por 100 + i se agregará"""
movMalo = []
for q in range(limiteY):
for w in range(limiteX):
if(w<40 or w>60) and (q<40 or q>60):
movMalo.append((q*100)+w)
"""En este caso la iteracion define aquellos lugares del mapa donde los movimientos son dificiles, estos son las banquetas. En caso de que se itere sobre un lugar determinado como lugar dificail el arreglo difMov agrega un nuevo valor determinado por (q*100)+w"""
difMov = []
for q in range(limiteY):
for w in range(limiteX):
if(w>39 and w<43 and w<61 and w>58)and(q<41 or q>58):
difMov.append((q*100)+w)
if(q>39and q<43and q<61 and q>58) and (w<42 or q >58):
difMov.append((q*100)+w)
"""Arreglo extraído de referencia de código
El arreglo meta y el arreglo obstaculo ambos tienen valores los cuales dado que la funcion de valor sea igual a estos valores significa que se ha llegado o a una meta o a un obstáculo
"""
meta = [4199,4299,4399,4499,4699,4799,4899,4999,5199,5299,5399,5499,5699,5799,5899,
5999,6099,9941,9942,9943,9944,9946,9947,9948,9949,9951,9952,9953,9954,9956,9957,9958,9959,9960]
obstaculo = [4599,4598,4597,4596,4595,5099,5098,5097,5096,5095,5599,5598,5597,5596,5595,9945,9845,9745,9645,9545,9950,9850,9750,9650,9550,9955,9855,9755,9655,9555,
4848,4846,4847,4849,4850,4851,4852,4853,4946,4947,4948,4949,4950,4951,4952,4953,5046,5047,5048,5049,5050,5051,5052,5053,
5146,5147,5148,5149,5150,5151,5152,5153,4648,4649,4650,4651,4748,4749,4750,4751,5248,5249,5250,5251,5348,5349,5350,5351]
contadorIteraciones = 0
while not iterador.finished:
indexIt = iterador.iterindex
y, x = iterador.multi_index
"""Por cada indice de iteracion, una nueva posición del arreglo P = un arreglo vacio se crea con valor nA = 4
"""
transiciones[indexIt] = {a : [] for a in range(numAcciones)}
"""
Si el argumento que entre a estas funciones es igual a cualquiera de los valores del arreglo determinado (meta, movMalo, difMov y obstaculo)
"""
seTermino = lambda indexIt: indexIt in meta
esMalMov = lambda indexIt: indexIt in movMalo
esDifMov = lambda indexIt: indexIt in difMov
esObstaculo = lambda indexit: indexIt in obstaculo
if seTermino(indexIt):
recompensa = 0.0
elif esObstaculo(indexIt):
recompensa = -50
elif esDifMov(indexIt):
recompensa = - 10
elif esMalMov(indexIt):
recompensa = -50
else:
recompensa = -1
"""En caso de haber terminado y pot lo tanto estar en la meta
P[indexIt][acciones] == [(probabilidad, siguiente Estado, recompensa, terminado)]
"""
if seTermino(indexIt):
transiciones[indexIt][norte] = [(1.0, indexIt, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][este] = [(1.0, indexIt, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][sur] = [(1.0, indexIt, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][oeste] = [(1.0, indexIt, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][noreste] = [(1.0, indexIt, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][noroeste] = [(1.0, indexIt, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][sureste] = [(1.0, indexIt, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][suroeste] = [(1.0, indexIt, recompensa, True)]
#En caso de no haber alcanzado la meta
else:
if y == 0 and x ==(limiteX-1):
dirNE = indexIt
elif indexIt - limiteX + 1 < 10000:
dirNE= indexIt - limiteX + 1
if y == (limiteY - 1) and x == (limiteX - 1):
dirSE = indexIt
elif indexIt + limiteX + 1 <10000:
dirSE = indexIt - limiteX + 1
if y == (limiteY - 1) and x == 0:
dirSO = indexIt
elif indexIt + limiteX + 1 < 10000:
dirSO = indexIt - limiteX + 1
if x == 0 and y == 0:
dirNO = indexIt
elif indexIt -limiteX -1 < 10000:
dirNO = indexIt - limiteX -1
if y == 0:
dirN = indexIt
else:
dirN = indexIt - limiteX
if x == (limiteX -1 ):
dirE = indexIt
else:
dirE = indexIt+1
if y == (limiteY-1):
dirS = indexIt
else:
dirS= indexIt + limiteX
if x == 0:
dirO = indexIt
else:
dirO = indexIt - 1
transiciones[indexIt][norte] = [(1.0, dirN, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][este] = [(1.0, dirE, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][sur] = [(1.0, dirS, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][oeste] = [(1.0, dirO, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][noreste] = [(1.0, dirNE, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][noroeste] = [(1.0, dirNO, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][sureste] = [(1.0, dirSE, recompensa, True)]
transiciones[indexIt][suroeste] = [(1.0, dirSO, recompensa, True)]
contadorIteraciones = contadorIteraciones + 1
iterador.iternext()
else:
print('El numero de iteraciones necesario fue:')
print(contadorIteraciones)
"""La distribución del estado inicial es uniforme"""
dei = np.ones(numStates)/numStates
print("Se está calculando la poliza, al finalizar el proceso aparecerá una ventana con la función de valores, al cerrar esta ventana comenzarán a correr las iteraciones de la simulación del cruce")
self.transiciones = transiciones
super(Cuadricula, self).__init__(numStates, numAcciones, transiciones, dei)