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@ -59,7 +59,7 @@ TypeGrilleInitiale = 3
Iteration = 0 Iteration = 0
# nombre max d'itérations # nombre max d'itérations
MaxIterations = 2 MaxIterations = 4
# stratégie par défaut # stratégie par défaut
StratParDefaut = 0 StratParDefaut = 0
@ -132,6 +132,9 @@ def partie1v1(joueur, adversaire):
StratsResultats[adversaire["strategie"]][2][Iteration][1] += 1 StratsResultats[adversaire["strategie"]][2][Iteration][1] += 1
StratsResultats[adversaire["strategie"]][2][Iteration][2] += ans_prison[0] StratsResultats[adversaire["strategie"]][2][Iteration][2] += ans_prison[0]
joueur["etat"] = etatj
adversaire["etat"] = etata
joueur["annees_de_prison"] += ans_prison[0] joueur["annees_de_prison"] += ans_prison[0]
adversaire["annees_de_prison"] += ans_prison[1] adversaire["annees_de_prison"] += ans_prison[1]
@ -477,7 +480,166 @@ def simulation():
return Grille return Grille
###############################################################################
### Affichage dynamique et graphiques
def matRecup(i, param):
"""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]
return matR
#Couleurs des Stratégies
CouleursStrat=['b','r','black','g','purple']
def afficher_strat_dynamique():
fig=plt.figure()
fig.suptitle('Animation des stratégies')
cmap = mpl.colors.ListedColormap(["b","r" ,"black" ,"g" ,"purple"])
bounds=[0,1,2,3,4,5]
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)
labels = np.arange(0, 5, 1)
cb.set_ticklabels(labels)
def update(next_iteration,*args):
img.set_array(matRecup(next_iteration , 'etat'))
return [img]
anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(MaxIterations), interval=500, repeat = False)
plt.show()
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
#iteration
iteration=[]
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[i]=StratsResultats[i][1]/StratsResultats[i][0]
utilisateurs.append([])
for i in range(0,MaxIterations+1):
for j in range(0,len(ListeStrategies)):
utilisateurs[j].append(StratsResultats[j][2][i][0])
iteration.append(i)
Strat=('0','1', '2','3' ,'4')
x_pos = np.arange(len(Strat))
plt.subplot(221)
plt.title("Nombre d'adoptions de chaque stratégie")
plt.bar(x_pos, stratUtili, align='center' , color=CouleursStrat)
plt.xlabel("Stratégies")
plt.ylabel("Nombre individus ayant adopté stratégie")
plt.xticks(x_pos,Strat)
plt.subplot(222)
plt.title("Nombre moyen d'années de prison de chaque stratégie")
plt.bar(x_pos, gain, align='center', color=CouleursStrat )
plt.xlabel("Stratégies")
plt.ylabel("Nombre moyen d'années de prison ")
plt.xticks(x_pos,Strat)
plt.subplot(223)
plt.title("Evolution du nombre d'utilisateurs de chaque stratégie au cours des itérations")
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel("Nombre utilisateurs")
for i in range(len(ListeStrategies)):
plt.plot(iteration,utilisateurs[i], CouleursStrat[i] ,linewidth=5 ,label="Stratégie" + str(i))
plt.show()
plt.legend()
init_complete() init_complete()
simulation()
affichage_strats_resultats_totaux()
""" """
def _ext(M): def _ext(M):