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2d498eb231
...
7f5313608e
247
cidades.py
247
cidades.py
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@ -1,130 +1,119 @@
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#
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# Module: cidades
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#
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# Implements a SearchDomain for find paths between cities
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# using the tree_search module
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#
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# (c) Luis Seabra Lopes
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# Introducao a Inteligencia Artificial, 2012-2020
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# Inteligência Artificial, 2014-2023
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#
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from tree_search import *
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class Cidades(SearchDomain):
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def __init__(self,connections, coordinates):
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self.connections = connections
|
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self.coordinates = coordinates
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||||
def actions(self,city):
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||||
actlist = []
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for (C1,C2,D) in self.connections:
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||||
if (C1==city):
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||||
actlist += [(C1,C2)]
|
||||
elif (C2==city):
|
||||
actlist += [(C2,C1)]
|
||||
return actlist
|
||||
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||||
def result(self,city,action):
|
||||
(C1,C2) = action
|
||||
if C1==city:
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return C2
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||||
def cost(self, city, action):
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||||
(C1,C2) = action
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||||
for (X,Y,D) in self.connections:
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||||
if X==C1 and Y==C2:
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||||
return D
|
||||
if X==C2 and Y==C1:
|
||||
return D
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||||
def heuristic(self, city, goal_city):
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||||
coords_city = cidades_portugal.coordinates[city]
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||||
coords_goal_city = cidades_portugal.coordinates[goal_city]
|
||||
|
||||
return ((coords_city[0] - coords_goal_city[0])**2 + (coords_city[1] - coords_goal_city[1])**2)**0.5
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||||
|
||||
def satisfies(self, city, goal_city):
|
||||
return goal_city==city
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cidades_portugal = Cidades(
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||||
# Ligacoes por estrada
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[
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('Coimbra', 'Leiria', 73),
|
||||
('Aveiro', 'Agueda', 35),
|
||||
('Porto', 'Agueda', 79),
|
||||
('Agueda', 'Coimbra', 45),
|
||||
('Viseu', 'Agueda', 78),
|
||||
('Aveiro', 'Porto', 78),
|
||||
('Aveiro', 'Coimbra', 65),
|
||||
('Figueira', 'Aveiro', 77),
|
||||
('Braga', 'Porto', 57),
|
||||
('Viseu', 'Guarda', 75),
|
||||
('Viseu', 'Coimbra', 91),
|
||||
('Figueira', 'Coimbra', 52),
|
||||
('Leiria', 'Castelo Branco', 169),
|
||||
('Figueira', 'Leiria', 62),
|
||||
('Leiria', 'Santarem', 78),
|
||||
('Santarem', 'Lisboa', 82),
|
||||
('Santarem', 'Castelo Branco', 160),
|
||||
('Castelo Branco', 'Viseu', 174),
|
||||
('Santarem', 'Evora', 122),
|
||||
('Lisboa', 'Evora', 132),
|
||||
('Evora', 'Beja', 105),
|
||||
('Lisboa', 'Beja', 178),
|
||||
('Faro', 'Beja', 147),
|
||||
# extra
|
||||
('Braga', 'Guimaraes', 25),
|
||||
('Porto', 'Guimaraes', 44),
|
||||
('Guarda', 'Covilha', 46),
|
||||
('Viseu', 'Covilha', 57),
|
||||
('Castelo Branco', 'Covilha', 62),
|
||||
('Guarda', 'Castelo Branco', 96),
|
||||
('Lamego','Guimaraes', 88),
|
||||
('Lamego','Viseu', 47),
|
||||
('Lamego','Guarda', 64),
|
||||
('Portalegre','Castelo Branco', 64),
|
||||
('Portalegre','Santarem', 157),
|
||||
('Portalegre','Evora', 194) ],
|
||||
|
||||
# City coordinates
|
||||
{ 'Aveiro': (41,215),
|
||||
'Figueira': ( 24, 161),
|
||||
'Coimbra': ( 60, 167),
|
||||
'Agueda': ( 58, 208),
|
||||
'Viseu': ( 104, 217),
|
||||
'Braga': ( 61, 317),
|
||||
'Porto': ( 45, 272),
|
||||
'Lisboa': ( 0, 0),
|
||||
'Santarem': ( 38, 59),
|
||||
'Leiria': ( 28, 115),
|
||||
'Castelo Branco': ( 140, 124),
|
||||
'Guarda': ( 159, 204),
|
||||
'Evora': (120, -10),
|
||||
'Beja': (125, -110),
|
||||
'Faro': (120, -250),
|
||||
#extra
|
||||
'Guimaraes': ( 71, 300),
|
||||
'Covilha': ( 130, 175),
|
||||
'Lamego' : (125,250),
|
||||
'Portalegre': (130,170) }
|
||||
)
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||||
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|
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||||
p = SearchProblem(cidades_portugal,'Braga','Faro')
|
||||
t = SearchTree(p,'breadth')
|
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|
||||
print(t.search())
|
||||
|
||||
|
||||
# Atalho para obter caminho de c1 para c2 usando strategy:
|
||||
def search_path(c1,c2,strategy):
|
||||
my_prob = SearchProblem(cidades_portugal,c1,c2)
|
||||
my_tree = SearchTree(my_prob)
|
||||
my_tree.strategy = strategy
|
||||
return my_tree.search()
|
||||
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||||
# Module: cidades
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||||
#
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||||
# Implements a SearchDomain for find paths between cities
|
||||
# using the tree_search module
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||||
#
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||||
# (c) Luis Seabra Lopes
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||||
# Introducao a Inteligencia Artificial, 2012-2020
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||||
# Inteligência Artificial, 2014-2023
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#
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||||
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||||
from tree_search import *
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||||
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||||
class Cidades(SearchDomain):
|
||||
def __init__(self,connections, coordinates):
|
||||
self.connections = connections
|
||||
self.coordinates = coordinates
|
||||
def actions(self,city):
|
||||
actlist = []
|
||||
for (C1,C2,D) in self.connections:
|
||||
if (C1==city):
|
||||
actlist += [(C1,C2)]
|
||||
elif (C2==city):
|
||||
actlist += [(C2,C1)]
|
||||
return actlist
|
||||
def result(self,city,action):
|
||||
(C1,C2) = action
|
||||
if C1==city:
|
||||
return C2
|
||||
def cost(self, city, action):
|
||||
pass
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||||
def heuristic(self, city, goal_city):
|
||||
pass
|
||||
def satisfies(self, city, goal_city):
|
||||
return goal_city==city
|
||||
|
||||
|
||||
cidades_portugal = Cidades(
|
||||
# Ligacoes por estrada
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||||
[
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||||
('Coimbra', 'Leiria', 73),
|
||||
('Aveiro', 'Agueda', 35),
|
||||
('Porto', 'Agueda', 79),
|
||||
('Agueda', 'Coimbra', 45),
|
||||
('Viseu', 'Agueda', 78),
|
||||
('Aveiro', 'Porto', 78),
|
||||
('Aveiro', 'Coimbra', 65),
|
||||
('Figueira', 'Aveiro', 77),
|
||||
('Braga', 'Porto', 57),
|
||||
('Viseu', 'Guarda', 75),
|
||||
('Viseu', 'Coimbra', 91),
|
||||
('Figueira', 'Coimbra', 52),
|
||||
('Leiria', 'Castelo Branco', 169),
|
||||
('Figueira', 'Leiria', 62),
|
||||
('Leiria', 'Santarem', 78),
|
||||
('Santarem', 'Lisboa', 82),
|
||||
('Santarem', 'Castelo Branco', 160),
|
||||
('Castelo Branco', 'Viseu', 174),
|
||||
('Santarem', 'Evora', 122),
|
||||
('Lisboa', 'Evora', 132),
|
||||
('Evora', 'Beja', 105),
|
||||
('Lisboa', 'Beja', 178),
|
||||
('Faro', 'Beja', 147),
|
||||
# extra
|
||||
('Braga', 'Guimaraes', 25),
|
||||
('Porto', 'Guimaraes', 44),
|
||||
('Guarda', 'Covilha', 46),
|
||||
('Viseu', 'Covilha', 57),
|
||||
('Castelo Branco', 'Covilha', 62),
|
||||
('Guarda', 'Castelo Branco', 96),
|
||||
('Lamego','Guimaraes', 88),
|
||||
('Lamego','Viseu', 47),
|
||||
('Lamego','Guarda', 64),
|
||||
('Portalegre','Castelo Branco', 64),
|
||||
('Portalegre','Santarem', 157),
|
||||
('Portalegre','Evora', 194) ],
|
||||
|
||||
# City coordinates
|
||||
{ 'Aveiro': (41,215),
|
||||
'Figueira': ( 24, 161),
|
||||
'Coimbra': ( 60, 167),
|
||||
'Agueda': ( 58, 208),
|
||||
'Viseu': ( 104, 217),
|
||||
'Braga': ( 61, 317),
|
||||
'Porto': ( 45, 272),
|
||||
'Lisboa': ( 0, 0),
|
||||
'Santarem': ( 38, 59),
|
||||
'Leiria': ( 28, 115),
|
||||
'Castelo Branco': ( 140, 124),
|
||||
'Guarda': ( 159, 204),
|
||||
'Evora': (120, -10),
|
||||
'Beja': (125, -110),
|
||||
'Faro': (120, -250),
|
||||
#extra
|
||||
'Guimaraes': ( 71, 300),
|
||||
'Covilha': ( 130, 175),
|
||||
'Lamego' : (125,250),
|
||||
'Portalegre': (130,170) }
|
||||
)
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||||
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||||
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||||
p = SearchProblem(cidades_portugal,'Braga','Faro')
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||||
t = SearchTree(p,'breadth')
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||||
print(t.search())
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# Atalho para obter caminho de c1 para c2 usando strategy:
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def search_path(c1,c2,strategy):
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||||
my_prob = SearchProblem(cidades_portugal,c1,c2)
|
||||
my_tree = SearchTree(my_prob)
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||||
my_tree.strategy = strategy
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||||
return my_tree.search()
|
||||
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||||
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@ -62,16 +62,12 @@ class SearchProblem:
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# Nos de uma arvore de pesquisa
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||||
class SearchNode:
|
||||
def __init__(self,state,parent, depth, cost=0, heuristic=0):
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||||
def __init__(self,state,parent, depth):
|
||||
self.state = state
|
||||
self.parent = parent
|
||||
self.depth = depth
|
||||
self.cost = cost
|
||||
self.heuristic = heuristic
|
||||
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||||
def __str__(self):
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||||
return "no(" + str(self.state) + "," + str(self.parent) + ")"
|
||||
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||||
def __repr__(self):
|
||||
return str(self)
|
||||
|
||||
|
|
@ -87,8 +83,6 @@ class SearchTree:
|
|||
self.solution = None
|
||||
self.terminals = 0
|
||||
self.non_terminals = 0
|
||||
self.highest_cost_nodes = [root]
|
||||
self.average_depth = 0
|
||||
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||||
@property
|
||||
def length(self):
|
||||
|
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@ -98,10 +92,6 @@ class SearchTree:
|
|||
def avg_branching(self):
|
||||
return ((self.terminals + self.non_terminals) - 1) / self.non_terminals if self.non_terminals > 0 else None
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def cost(self):
|
||||
return self.solution.cost if self.solution else None
|
||||
|
||||
# obter o caminho (sequencia de estados) da raiz ate um no
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||||
def get_path(self,node):
|
||||
if node.parent == None:
|
||||
|
|
@ -115,10 +105,8 @@ class SearchTree:
|
|||
while self.open_nodes != []:
|
||||
self.terminals = len(self.open_nodes)
|
||||
node = self.open_nodes.pop(0)
|
||||
|
||||
if self.problem.goal_test(node.state):
|
||||
self.solution = node
|
||||
self.average_depth = self.average_depth / (self.terminals + self.non_terminals)
|
||||
return self.get_path(node)
|
||||
|
||||
self.non_terminals += 1
|
||||
|
|
@ -126,22 +114,13 @@ class SearchTree:
|
|||
for a in self.problem.domain.actions(node.state):
|
||||
newstate = self.problem.domain.result(node.state,a)
|
||||
if newstate not in self.get_path(node):
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||||
newnode = SearchNode(
|
||||
newstate,
|
||||
node,
|
||||
node.depth+1,
|
||||
node.cost+self.problem.domain.cost(node.state,a),
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||||
self.problem.domain.heuristic(newstate,self.problem.goal)
|
||||
)
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||||
if not (limit != None and self.strategy == 'depth' and newnode.depth > limit):
|
||||
newnode = SearchNode(newstate,node,node.depth+1)
|
||||
if limit != None and self.strategy == 'depth':
|
||||
if newnode.depth <= limit:
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||||
lnewnodes.append(newnode)
|
||||
else:
|
||||
lnewnodes.append(newnode)
|
||||
if newnode.cost > self.highest_cost_nodes[0].cost:
|
||||
self.highest_cost_nodes = [newnode]
|
||||
elif newnode.cost == self.highest_cost_nodes[0].cost:
|
||||
self.highest_cost_nodes.append(newnode)
|
||||
self.average_depth += newnode.depth
|
||||
self.add_to_open(lnewnodes)
|
||||
|
||||
return None
|
||||
|
||||
# juntar novos nos a lista de nos abertos de acordo com a estrategia
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||||
|
|
@ -151,9 +130,5 @@ class SearchTree:
|
|||
elif self.strategy == 'depth':
|
||||
self.open_nodes[:0] = lnewnodes
|
||||
elif self.strategy == 'uniform':
|
||||
self.open_nodes = sorted(self.open_nodes + lnewnodes, key=lambda node: node.cost)
|
||||
elif self.strategy == 'greedy':
|
||||
self.open_nodes = sorted(self.open_nodes + lnewnodes, key=lambda node: node.heuristic)
|
||||
elif self.strategy == 'a*':
|
||||
self.open_nodes = sorted(self.open_nodes + lnewnodes, key=lambda node: node.cost + node.heuristic)
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
|
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Loading…
Reference in New Issue