Search
Podrobná specifikace toho, co musí agent umět a jak musí vypadat, aby mohl být otestován automatickým evaluačním systémem.
Stáhněte si testovací prostředí kuimaze_search.zip. Doinstalujte zavislosti pomocí příkazů:
# On Linux pip3 install --user gym numpy sudo apt-get install python3-pil.imagetk # On Mac with installed Homebrew package manager pip3 install gym numpy pip3 install Pillow brew install python-tk # On Windows pip3 install gym numpy pip3 install Pillow
Ke všem metodám a funkcím ve studentském balíčku kuimaze_search.zip je k dispozici dokumentace v podsložce '/kuimaze_doc/'. Tato dokumentace je také dostupná online na Dokumentace link.
Cena přechodu mezi dvěma sousedními políčky je vždy větší nebo rovna euklidovské vzdálenosti souřadnic těchto políček.
Odevzdávat budete ZIP archív s vaším modulem agent.py a případně se všemi moduly, které tento modul importuje. Tyto soubory musí být v kořeni archívu, archív nesmí obsahovat žádné adresáře! ZIP archív (a jen tento soubor) nahrajete do upload systému.
agent.py
Balíček obsahuje soubor easy_example.py, který slouží jako předloha pro vytvoření vašeho agenta a také i jako ukázka zacházení s daným prostředím. Rychlý přehled základních metod:
easy_example.py
import kuimaze # package import MAP = 'maps/normal/normal9.bmp' env = kuimaze.InfEasyMaze(map_image=MAP) # create the environment observation = env.reset() # returns start_pos, goal_pos positions_with_costs = env.expand(position) # returns [(pos, cost)] list
Vašeho agenta (v souboru 'agent.py') implementujete ve formě třídy dědící od BaseAgent (soubor '/kuimaze/baseagent.py' v kuimaze_search.zip), která bude poskytovat tyto metody:
BaseAgent
__init__
environmnent
find_path
None
V případě úspěchu, můžete vidět na konci (v závislosti na vlastnostech prostředí) např.