smart_ant fix

kesarev/ANT.py

@@ -4,6 +4,9 @@
 def sign(x):
     return 1 if(x >= 0) else -1
 
+def absolute_value(x):
+    return x if(x >= 0) else -x
+
 class ANT:
     def __init__(self, size, g = None):
         if g is None:
@@ -25,7 +28,7 @@ def returnAppleNumber(self):
         return self.applesWasEat
 
     def makeMoves(self, maxStep, mapSize, appleNumber, mapSource):
-        map = [[mapSource[i][j] for j in range(0, len(mapSource[i]))] for i in range(0, len(mapSource))]
+        torMap = [[mapSource[i][j] for j in range(0, len(mapSource[i]))] for i in range(0, len(mapSource))]
         self.applesWasEat = 0
         self.moveToEatAllApples = 0
         self.livingTime += 1
@@ -37,49 +40,38 @@ def makeMoves(self, maxStep, mapSize, appleNumber, mapSource):
         apples = appleNumber
         while not apples == 0 and moves < 1.5 * maxStep:
 
-            if x >= mapSize or x < 0:
-                x -= mapSize * sign(x)
-            if y >= mapSize or y < 0:
-                y -=  mapSize * sign(y)
-
             nextX = x
             nextY = y
-            if rotation == 0:
-                nextX += 1
-            elif rotation == 1:
-                nextY += 1
-            elif rotation == 2:
-                nextX -= 1
-            elif rotation == 3:
-                nextY -= 1
+            if absolute_value(rotation) == 1:
+                nextY += sign(rotation)
+            else:
+                nextX += sign(rotation)
 
             if nextX >= mapSize or nextX < 0:
                 nextX -= mapSize * sign(nextX)
             if nextY >= mapSize or nextY < 0:
                 nextY -= mapSize * sign(nextY)
 
-            action = st.getAction(map[nextY][nextX])
-            outState = st.getOutState(map[nextY][nextX])
+            action = st.getAction(torMap[nextY][nextX])
+            outState = st.getOutState(torMap[nextY][nextX])
             st = self.genome.getState(outState)
             if action == 0:
                 x = nextX
                 y = nextY
-                if map[nextY][nextX] == 1:
+                if torMap[y][x] == 1:
                     apples -= 1
-                    map[nextY][nextX] = 0
+                    torMap[y][x] = 0
                     if moves < maxStep:
                         self.applesWasEat += 1
 
             elif action == 2:
                 rotation -= 1
-                if rotation < 0:
-                    rotation = 3
+                if rotation < -2:
+                    rotation = 1
             elif action == 1:
                 rotation += 1
-                if rotation > 3:
-                    rotation = 0
-            elif action == 3:
-                pass
+                if rotation > 1:
+                    rotation = -2
             moves += 1
         self.moveToEatAllApples = moves
         self.prior = self.applesWasEat + (maxStep - self.moveToEatAllApples) / (float(maxStep))

kesarev/GENOME.py

@@ -14,8 +14,8 @@ def __init__(self, size):
             action1 = random.randint(0, 3)
             self.states.append(STATE.STATE(out0, out1, action0, action1))
 
-    def getState(self, id):
-        return self.states[id]
+    def getState(self, i):
+        return self.states[i]
 
     def getStartState(self):
         return self.states[self.startState]

kesarev/README.md

@@ -1,2 +1,32 @@
-smart_ant
-=========
+SMART ANT
+=========
+
+Задача Умный муравей.
+
+Постановка задачи
+-------
+Задано тороидальное поле(Уходя за край поля, муравей появляется с другого его края) n x n клеток, на нем заданным образом расположены k яблок. Необходимо построить конечный управляющий автомат Мили из
+l состояний, описывающий муравья, который за m ходов съедает все яблоки. Изначально муравей находится в верхней левой клетке тора и смотрит вправо. Муравей может видеть, есть ли яблоко в клетке перед ним, и на каждом шаге должен выполнять одно из трех действий:
+1. повернуться на 90 градусов налево
+2. повернуться на 90 градусов направо
+3. переместиться на клетку вперед и съесть яблоко, если оно есть в клетке
+
+
+Формат входной файла
+-----
+В первой строке входного файла содержатся числа n l m, описание которых выше. Далее записаны n строк по n символов в каждой, которые описывают тор. Символ '*' соответствует наличию яблока, '.' - отсутствию. Должно быть гарантировано, что в левой верхней клетке тора нет яблока! 
+Примеры входного файла можно посмотреть в папке './tests/'.
+
+Формат выхода
+-----
+В первой строке выводится имя файла, поданного на вход.
+Во второй строке выводится номер стартового состояния. В следующих l строках описываются состояния автомата в формате t0 t1 a0 a1, где t0 и a0 - номер состояния, в которое нужно перейти, если яблока перед муравьем нет, и действие, которое совершает муравей на данном переходе, а t1 и a1 - номер состояния, в которое нужно перейти, если перед муравьем есть яблоко, и действие, которое совершает муравей на данном переходе.
+
+Usage:
+-----
+    python ./main.py <input_file>
+
+Использованая литература
+-----
+http://is.ifmo.ru/download/ant_ga_min_number_of_state.pdf
+http://rudocs.exdat.com/docs/index-229491.html

kesarev/SMART_ANT.py

@@ -4,7 +4,7 @@
 import STATE
 
 class SMART_ANT:
-    def __init__(self, generationSize, survived, genomeSize, maxStep, mapSize, apples, map):
+    def __init__(self, generationSize, survived, genomeSize, maxStep, mapSize, apples, tMap):
         random.seed(None)
         self.generationSize = generationSize
         self.genomeSize = genomeSize
@@ -13,7 +13,7 @@ def __init__(self, generationSize, survived, genomeSize, maxStep, mapSize, apple
         self.maxStepToAnt = maxStep
         self.sizeOfMap = mapSize
         self.appleNumber = apples
-        self.torMap = map
+        self.torMap = tMap
         self.survivedAnts = survived
         self.generationNumber = 0
 
@@ -46,15 +46,12 @@ def makeMachine(self):
     def makeLittleShake(self):
         gs = int(len(self.generation) / 10)
         for i in range(gs, len(self.generation)):
-                self.generation[i] =  ANT.ANT(self.genomeSize)
+            self.generation[i] =  ANT.ANT(self.genomeSize)
         print("Little Shake!\n")
 
     def makeBigShake(self):
         for i in range(0, len(self.generation)):
-            #if random.randint(0, 1) == 0:
-            #    self.makeMutation(i)
-            #else:
-            self.generation[i] =  ANT.ANT(self.genomeSize)
+            self.generation[i] = ANT.ANT(self.genomeSize)
         print("BIG SHAKE!\n")
 
     def makeMutation(self, a):

kesarev/STATE.py

@@ -7,8 +7,8 @@ def __init__(self, out0 = 0, out1 = 0, action0 = 3, action1 = 3):
         self.actionToMove0 = action0
         self.actionToMove1 = action1
 
-    def getOutState(self, id):
-        return self.outState0 if (id == 0) else self.outState1
+    def getOutState(self, i):
+        return self.outState0 if (i == 0) else self.outState1
 
-    def getAction(self, id):
-        return self.actionToMove0 if (id == 0) else self.actionToMove1
+    def getAction(self, i):
+        return self.actionToMove0 if (i == 0) else self.actionToMove1

kesarev/main.py

@@ -1,27 +1,28 @@
 __author__ = 'derketzer'
 
 import SMART_ANT
+import sys
 
 def main():
-    file_name = "tests/t1.txt"
-    file = open(file_name, 'r')
+    file_name = sys.argv[1]
+    input_file = open(file_name, 'r')
     generationSize = 1000
     survivedSize = 100
     apples = 0
-    s = file.readline()
+    s = input_file.readline()
     s = s.split(' ')
     mapSize = int(s[0])
     genomeSize = int(s[1])
     maxStep = int(s[2])
-    map = [[0 for j in range(0, mapSize)] for i in range(0, mapSize)]
+    torMap = [[0 for j in range(0, mapSize)] for i in range(0, mapSize)]
     for i in range(0, mapSize):
-        s = file.readline()
+        s = input_file.readline()
         for j in range(0, mapSize):
             c = s[j]
-            map[i][j] = 1 if (c == '*') else 0
-            apples += map[i][j]
-
-    smart_ant = SMART_ANT.SMART_ANT(generationSize, survivedSize, genomeSize, maxStep, mapSize, apples, map)
+            torMap[i][j] = 1 if (c == '*') else 0
+            apples += torMap[i][j]
+    input_file.close()
+    smart_ant = SMART_ANT.SMART_ANT(generationSize, survivedSize, genomeSize, maxStep, mapSize, apples, torMap)
     st = smart_ant.makeMachine()
     print(file_name)
     print(st.genome.startState)