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149
ARE-DYNAMIC.py
149
ARE-DYNAMIC.py
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@ -59,7 +59,7 @@ TypeGrilleInitiale = 3
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Iteration = 0
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# nombre max d'itérations
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MaxIterations = 100
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MaxIterations = 4
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# stratégie par défaut
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StratParDefaut = 0
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@ -73,13 +73,11 @@ ListePourcents = list()
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#Couleurs des Stratégies
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CouleursStrat=['b','r','black','g','purple']
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#Vitesse de défilement des affichages dynamiques
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Vitesse = 500
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"""
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Types:
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Coord = tuple(x, y)
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Joueur = dict("etat", "historique_etats", "strategie", "annees_de_prison", "historique_strategies")
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Joueur = dict("x", "y", "etat", "historique_etats", "strategie", "annees_de_prison", "historique_strategies")
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||||
GrilleJoueurs = matrice2d(Joueur)
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"""
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@ -98,7 +96,10 @@ def gen_matrice_initiale():
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def partie1v1(joueur, adversaire):
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"""
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Joueur^2 -> int
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Effectue une partie à deux joueurs
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Renvoie: paire (prison_joueur, prison_adversaire)
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"""
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stratj = ListeStrategies[joueur["strategie"]]
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||||
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@ -140,8 +141,12 @@ def partie1v1(joueur, adversaire):
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joueur["annees_de_prison"] += ans_prison[0]
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adversaire["annees_de_prison"] += ans_prison[1]
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return ans_prison
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||||
def partie8tours(x,y):
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"""
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Coord -> NoneType
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||||
Effectue huit parties 1v1 entre le joueur et chacun de ses voisins l'un après l'autre
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||||
"""
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for i in range (-1,2):
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@ -161,12 +166,13 @@ def partie_globale():
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partie8tours(i,j)
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# Changement des stratégies
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# On parcourt une copie de la grille pour avoir accès aux anciennes stratégies et non pas aux nouvelles adoptées
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copie_grille = np.copy(Grille)
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||||
# On parcourt une copie de la grille pour avoir accès aux anciennes stratégies et non pas aux nouvelles adoptées
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copie_grille = np.copy(Grille)
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for x in range(len(copie_grille)):
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||||
for y in range(len(copie_grille[0])):
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||||
# (x,y) : joueur dont on va modifier la stratégie, si besoin
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||||
#(x,y) : joueur dont on va modifier la stratégie, si besoin
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||||
min_prison = copie_grille[x][y]["annees_de_prison"]
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||||
new_strat = copie_grille[x][y]["strategie"]
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||||
for i in range (-1,2):
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@ -180,6 +186,9 @@ def partie_globale():
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|||
for j in range(len(Grille[0])):
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||||
Grille[i][j]['annees_de_prison'] = 0
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return Grille
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#####################################
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### Fonction génératrices de matrices
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@ -193,6 +202,8 @@ def matrice_init_vide():
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||||
def matrice_init_meme_strat():
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"""
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int -> array
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Index: 0
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Crée la matrice des joueurs où chacun a la même stratégie
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@ -202,16 +213,19 @@ def matrice_init_meme_strat():
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|||
histo_strat = [StratParDefaut]
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||||
matrice = matrice_init_vide()
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||||
for i in range(TailleGrilleY):
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||||
for j in range(TailleGrilleX):
|
||||
etat = random.randint(0, 1)
|
||||
matrice[i][j] = {'etat' : etat, 'strategie' : StratParDefaut, 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
matrice[i][j] = {'x' : i, 'y':j, 'etat' : etat, 'strategie' : StratParDefaut, 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
'historique_strategies' : histo_strat, 'historique_etats' : [etat]}
|
||||
|
||||
return matrice
|
||||
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||||
def matrice_init_nie_sauf_un():
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||||
"""
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||||
int -> array
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||||
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||||
Index: 1
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||||
Crée la matrice des joueurs tel que chaque joueurs
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@ -224,7 +238,7 @@ def matrice_init_nie_sauf_un():
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||||
for i in range(TailleGrilleY):
|
||||
for j in range(TailleGrilleX):
|
||||
matrice[i][j] = {'etat' : 1, 'strategie' : StratParDefaut, 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
matrice[i][j] = {'x' : i, 'y' : j, 'etat' : 1, 'strategie' : StratParDefaut, 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
'historique_strategies' : histo_strat, 'historique_etats' : [1]}
|
||||
|
||||
index_aleatoirex = random.randint(0,TailleGrilleX-1)
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||||
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@ -235,6 +249,8 @@ def matrice_init_nie_sauf_un():
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|||
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||||
def matrice_init_avoue_sauf_un():
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||||
"""
|
||||
int -> array
|
||||
|
||||
Index: 2
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||||
|
||||
Créer la matrice des joueurs tel que chaque joueur avoue,
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||||
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@ -246,7 +262,7 @@ def matrice_init_avoue_sauf_un():
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|||
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||||
for i in range(TailleGrilleY):
|
||||
for j in range(TailleGrilleX):
|
||||
matrice[i][j] = {'etat' : 0, 'strategie' : StratParDefaut, 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
matrice[i][j] = {'x' : i, 'y' : j, 'etat' : 0, 'strategie' : StratParDefaut, 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
'historique_strategies' : histo_strat, 'historique_etats' : [0]}
|
||||
|
||||
index_aleatoirex = random.randint(0,TailleGrilleX-1)
|
||||
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@ -282,7 +298,7 @@ def matrice_init_equitable():
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count_joueurs += 1
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||||
places_vides -= 1
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||||
for i in range(TailleGrilleY): #on vérifie qu'il ne reste pas d'index vides
|
||||
for i in range(TailleGrilleY): #on vérifie qu'il n'y a pas d'index vides
|
||||
for j in range(TailleGrilleX): #si oui, on le rempli avec une strat aléatoire
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||||
if matrice_strat[i][j] == -1:
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||||
matrice_strat[i][j] = random.randint(0, len(ListeStrategies))
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||||
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@ -292,13 +308,15 @@ def matrice_init_equitable():
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|||
for i in range(TailleGrilleY):
|
||||
for j in range(TailleGrilleX):
|
||||
etat = random.randint(0, 1)
|
||||
matrice[i][j] = {'etat' : etat, 'strategie' : matrice_strat[i][j], 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
matrice[i][j] = {'x' : i, 'y' : j, 'etat' : etat, 'strategie' : matrice_strat[i][j], 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
'historique_strategies' : [matrice_strat[i][j]], 'historique_etats' : [etat]}
|
||||
|
||||
return matrice
|
||||
|
||||
def matrice_init_pourcents_choisis():
|
||||
"""
|
||||
list[float] -> array
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||||
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||||
Index: 4
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||||
ListePourcents contient des float de 0.0 à 1.0.
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@ -340,7 +358,7 @@ def matrice_init_pourcents_choisis():
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|||
for i in range(TailleGrilleY):
|
||||
for j in range(TailleGrilleX):
|
||||
etat = random.randint(0, 1)
|
||||
matrice[i][j] = {'etat' : etat, 'strategie' : matrice_strat[i][j], 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
matrice[i][j] = {'x' : i, 'y' : j, 'etat' : etat, 'strategie' : matrice_strat[i][j], 'annees_de_prison' : 0,\
|
||||
'historique_strategies' : [matrice_strat[i][j]], 'historique_etats' : [etat]}
|
||||
|
||||
return matrice
|
||||
|
|
@ -350,6 +368,8 @@ def matrice_init_pourcents_choisis():
|
|||
|
||||
def strat_toujours_nier(joueur, adversaire):
|
||||
"""
|
||||
Joueur^2 -> int
|
||||
|
||||
Index: 0
|
||||
|
||||
Toujours nier (coopération)
|
||||
|
|
@ -358,30 +378,29 @@ def strat_toujours_nier(joueur, adversaire):
|
|||
|
||||
def strat_toujours_avouer(joueur, adversaire):
|
||||
"""
|
||||
Joueur^2 -> int
|
||||
|
||||
Index: 1
|
||||
|
||||
Toujours avouer (trahir)
|
||||
"""
|
||||
return 1 #1 : traître
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||||
|
||||
def strat_meilleur_gain(joueur, adversaire):
|
||||
def strat_altern(joueur, adversaire):
|
||||
"""
|
||||
Joueur^2 -> int
|
||||
|
||||
Index: 2
|
||||
|
||||
Le joueur adopte l'état de l'adversaire ayant obtenu le meilleur gain (= le moins d'années de prison)
|
||||
Le joueur alterne entre nier et avouer
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||||
"""
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||||
max_gain = joueur['annees_de_prison']
|
||||
nveau_etat = joueur['etat']
|
||||
for i in range (-1,2):
|
||||
for j in range (-1,2): #(i,j) sont les coordonnées de l'adversaire
|
||||
if (0 <= x+i and x+i < len(Grille)) and (0 <= y+j and y+j < len(Grille[0])) and i != 0 and j != 0:
|
||||
if Grille[i][j]['annees_de_prison'] < max_gain :
|
||||
max_gain = Grille[i][j]['annees_de_prison']
|
||||
nveau_etat = Grille[i][j]['etat']
|
||||
return nveau_etat
|
||||
|
||||
return 1 - joueur['etat']
|
||||
|
||||
def strat_precedent_adversaire(joueur, adversaire):
|
||||
"""
|
||||
Joueur^2 -> int
|
||||
|
||||
Index: 3
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||||
|
||||
Le joueur avoue/nie si durant la partie locale précédente, son adversaire avait avoué/nié (on utilise l'hisorique des états)
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||||
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@ -390,6 +409,8 @@ def strat_precedent_adversaire(joueur, adversaire):
|
|||
|
||||
def strat_principal_adversaire(joueur, adversaire):
|
||||
"""
|
||||
Joueur^2 -> int
|
||||
|
||||
Index: 4
|
||||
|
||||
Le joueur avoue/nie si l’adversaire avait majoritairement avoué/nié durant ses parties précédentes (on utilise l'hisorique des états)
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||||
|
|
@ -410,6 +431,28 @@ def strat_principal_adversaire(joueur, adversaire):
|
|||
else:
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||||
return 0
|
||||
|
||||
def strat_meilleur_gain (joueur, adversaire):
|
||||
"""
|
||||
Joueur^2 -> int
|
||||
|
||||
Index : 5
|
||||
|
||||
Le joueur adopte l'état de l'adversaire ayant obtenu le meilleur gain (= le moins d'années de prison)
|
||||
"""
|
||||
max_gain = joueur['annees_de_prison']
|
||||
nveau_etat = joueur['etat']
|
||||
x = joueur['x']
|
||||
y = joueur['y']
|
||||
for i in range (-1,2):
|
||||
for j in range (-1,2): #(i,j) sont les coordonnées de l'adversaire
|
||||
if (0 <= x+i and x+i < len(Grille)) and (0 <= y+j and y+j < len(Grille[0])) and i != 0 and j != 0:
|
||||
if Grille[i][j]['annees_de_prison'] < max_gain :
|
||||
max_gain = Grille[i][j]['annees_de_prison']
|
||||
nveau_etat = Grille[i][j]['etat']
|
||||
return nveau_etat
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
###############################################################################
|
||||
|
||||
##############
|
||||
|
|
@ -419,7 +462,6 @@ def init_complete():
|
|||
"""
|
||||
Rajoute à ListeStrategies toutes les fonctions stratégies
|
||||
Rajoute à ListeGenGrille toutes les fonctions de génération de grille
|
||||
Initialise la grille et StratsResultats
|
||||
"""
|
||||
|
||||
ListeGenGrille.append(matrice_init_meme_strat) # 0
|
||||
|
|
@ -430,7 +472,7 @@ def init_complete():
|
|||
|
||||
ListeStrategies.append(strat_toujours_nier) # 0
|
||||
ListeStrategies.append(strat_toujours_avouer) # 1
|
||||
ListeStrategies.append(strat_meilleur_gain) # 2
|
||||
ListeStrategies.append(strat_altern) # 2
|
||||
ListeStrategies.append(strat_precedent_adversaire) # 3
|
||||
ListeStrategies.append(strat_principal_adversaire) # 4
|
||||
|
||||
|
|
@ -452,7 +494,6 @@ def simulation():
|
|||
global Iteration
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||||
global HistoriqueGrilles
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||||
|
||||
|
||||
Iteration = 0
|
||||
|
||||
while Iteration <= MaxIterations:
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|
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@ -479,15 +520,14 @@ def simulation():
|
|||
|
||||
|
||||
def matRecup(i, param):
|
||||
"""
|
||||
array * str -> array
|
||||
Récupère la matrice avec seulement le paramètre stratégie pour chaque joueur , à litération i voulue
|
||||
"""
|
||||
|
||||
"""array*str-> array
|
||||
Récupère la matrice avec seulement le paramètre stratégie pour chaque joueur , à litération i voulue"""
|
||||
matR = np.random.randint(0,1,(TailleGrilleX,TailleGrilleY))
|
||||
|
||||
|
||||
matrice = HistoriqueGrilles[i]
|
||||
|
||||
|
||||
for ligne in range (0,TailleGrilleX): #int ligne
|
||||
for colonne in range (0, TailleGrilleY): #int colonne
|
||||
matR[ligne][colonne]=matrice[ligne][colonne][param]
|
||||
|
|
@ -496,7 +536,6 @@ def matRecup(i, param):
|
|||
|
||||
|
||||
def afficher_strat_dynamique():
|
||||
|
||||
fig=plt.figure()
|
||||
fig.suptitle('Animation des stratégies')
|
||||
|
||||
|
|
@ -506,7 +545,7 @@ def afficher_strat_dynamique():
|
|||
norm=mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
|
||||
img=plt.imshow(matRecup(0, 'strategie'), interpolation = "nearest", cmap = cmap , norm = norm)
|
||||
|
||||
cb=plt.colorbar(img , cmap = cmap , norm=norm , boundaries = bounds , ticks = bounds)
|
||||
cb=plt.colorbar(img , cmap=cmap , norm=norm , boundaries = bounds , ticks=bounds)
|
||||
labels = np.arange(0, 5, 1)
|
||||
cb.set_ticklabels(labels)
|
||||
|
||||
|
|
@ -514,13 +553,12 @@ def afficher_strat_dynamique():
|
|||
img.set_array(matRecup(next_iteration , 'strategie'))
|
||||
return [img]
|
||||
|
||||
anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(MaxIterations), interval= Vitesse, repeat = False)
|
||||
anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(MaxIterations), interval=500, repeat = False)
|
||||
|
||||
plt.show(block = True)
|
||||
|
||||
|
||||
def afficher_etat_dynamique():
|
||||
|
||||
fig=plt.figure()
|
||||
fig.suptitle('Animation des états')
|
||||
|
||||
|
|
@ -530,7 +568,7 @@ def afficher_etat_dynamique():
|
|||
norm=mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
|
||||
img=plt.imshow(matRecup(0, 'etat'), interpolation = "nearest", cmap = cmap , norm = norm)
|
||||
|
||||
cb=plt.colorbar(img , cmap = cmap , norm = norm , boundaries = bounds , ticks = bounds)
|
||||
cb=plt.colorbar(img , cmap=cmap , norm=norm , boundaries = bounds , ticks=bounds)
|
||||
labels = np.arange(0, 2, 1)
|
||||
cb.set_ticklabels(labels)
|
||||
|
||||
|
|
@ -538,30 +576,40 @@ def afficher_etat_dynamique():
|
|||
img.set_array(matRecup(next_iteration , 'etat'))
|
||||
return [img]
|
||||
|
||||
anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(MaxIterations), interval= Vitesse, repeat = False)
|
||||
anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(MaxIterations), interval=500, repeat = False)
|
||||
|
||||
plt.show(block = True)
|
||||
|
||||
|
||||
def affichage_strats_resultats_totaux():
|
||||
"""array->graph
|
||||
Retourne les diagrammes en baton qui mettent en évidence le nombre moyen d'années
|
||||
de prison en fonction de la stratégie et le nombre d'utilisation de chaque stratégies """
|
||||
|
||||
#initialisation des paramètres
|
||||
#list gain
|
||||
gain=[]
|
||||
#list strat
|
||||
stratUtili=[]
|
||||
|
||||
#nb_utilisations
|
||||
utilisateurs=list()
|
||||
|
||||
#uti[strat][iter] = nb
|
||||
|
||||
#iterations
|
||||
#iteration
|
||||
iteration=[]
|
||||
|
||||
for i in range(len(ListeStrategies)):
|
||||
stratUtili.append(StratsResultats[i][0])
|
||||
if StratsResultats[i][0]==0:
|
||||
for i in range(5):
|
||||
gain.append(0)
|
||||
stratUtili.append(0)
|
||||
|
||||
for i in range(0,len(ListeStrategies)):
|
||||
stratUtili[i]=StratsResultats[i][0]
|
||||
if StratsResultats[i][0]==0:
|
||||
gain[i]
|
||||
else:
|
||||
gain.append(StratsResultats[i][1]/StratsResultats[i][0])
|
||||
gain[i]=StratsResultats[i][1]/StratsResultats[i][0]
|
||||
utilisateurs.append([])
|
||||
|
||||
for i in range(0,MaxIterations+1):
|
||||
|
|
@ -602,21 +650,22 @@ def affichage_strats_resultats_totaux():
|
|||
plt.legend()
|
||||
|
||||
|
||||
init_complete()
|
||||
simulation()
|
||||
afficher_etat_dynamique()
|
||||
affichage_strats_resultats_totaux()
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
# fonction de debug, ne pas utiliser
|
||||
"""
|
||||
def _ext(M):
|
||||
K = np.ndarray((TailleGrilleX, TailleGrilleY))
|
||||
|
||||
for x in range(len(M)):
|
||||
for y in range(len(M[0])):
|
||||
K[x][y] = M[x][y]["etat"]
|
||||
K[x][y] = M[x][y]["strategie"]
|
||||
|
||||
return K
|
||||
print(_ext(simulation()))
|
||||
"""
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
init_complete()
|
||||
simulation()
|
||||
afficher_strat_dynamique()
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
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