615 lines
19 KiB
Python
615 lines
19 KiB
Python
# -*- coding:utf-8 -*-
|
||
############################
|
||
### ARE-DYNAMIC.py
|
||
###
|
||
### Auteurs:
|
||
### Julian Barathieu (3670170)
|
||
### Lucie Hoffmann (3671067)
|
||
### Nicolas Boussenina (3670515)
|
||
### Constance Poulain (3671006)
|
||
###
|
||
### Projet: Théorie des Jeux, Dilemne du Prisonier
|
||
### ARE-DYNAMIC 2016-2017 UPMC MIPI
|
||
###
|
||
|
||
######################
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||
### Importations
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||
|
||
import copy
|
||
import random
|
||
import numpy as np
|
||
import matplotlib as mpl
|
||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||
import matplotlib.animation as animation
|
||
|
||
######################
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||
### Variables Globales
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||
# taille de la grille
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||
TailleGrilleX = 15
|
||
TailleGrilleY = 15
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||
|
||
# Grille
|
||
Grille = np.ndarray((TailleGrilleX, TailleGrilleY))
|
||
|
||
# historique des grilles aux itérations précédentes
|
||
# utilisé durant l'affichage dynamique
|
||
HistoriqueGrilles = list()
|
||
|
||
# chaque StratsResultats[i] est un triplet [nb_utilisations, total_ans_prisons, utilisation_detail] avec:
|
||
# i = index de la stratégie en question
|
||
# nb_utilisations = nombre total d'utilisations de la stratégie
|
||
# total_ans_prisons = total d'années de prisons subies par les utilisateurs de la stratégie
|
||
# utilisation_detail[i] = une liste de trilets [utilisateurs, utilisations, prisons]
|
||
# représentant, à la fin de l'itération i, le nombre d'utilisateurs, le nombre d'utilisations
|
||
# ainsi quel le nombre d'années de prisons qu'ils ont accumulés
|
||
# attention, le nombre d'utilisateurs stockés est
|
||
StratsResultats = list()
|
||
|
||
# liste des stratégies (fonctions Joueur^2 -> {0, 1} décidant si un joueur nie ou non en fonction de son adversaire)
|
||
ListeStrategies = list()
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||
|
||
# liste des fonctions génératrices de grille
|
||
ListeGenGrille = list()
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||
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||
# génératrice de grille à utiliser
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TypeGrilleInitiale = 3
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||
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# itération actuelle
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Iteration = 0
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||
# nombre max d'itérations
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MaxIterations = 100
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||
# stratégie par défaut
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||
StratParDefaut = 0
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||
|
||
# affichage dynamique
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||
AffichageDynamique = True
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||
# nécessaire pour matrice_init_pourcents_choisis()
|
||
ListePourcents = list()
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||
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||
#Couleurs des Stratégies
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||
CouleursStrat=['b','r','black','g','purple']
|
||
|
||
|
||
"""
|
||
Types:
|
||
Coord = tuple(x, y)
|
||
Joueur = dict("etat", "historique_etats", "strategie", "annees_de_prison", "historique_strategies")
|
||
GrilleJoueurs = matrice2d(Joueur)
|
||
"""
|
||
|
||
#####################################
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||
### Génération de la matrice initiale
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||
def gen_matrice_initiale():
|
||
"""
|
||
NoneType -> GrilleJoueurs
|
||
"""
|
||
fonction_gen = ListeGenGrille[TypeGrilleInitiale]
|
||
|
||
return fonction_gen()
|
||
|
||
##############################
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||
### Execution des tours / jeux
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||
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||
def partie1v1(joueur, adversaire):
|
||
"""
|
||
Effectue une partie à deux joueurs
|
||
"""
|
||
|
||
stratj = ListeStrategies[joueur["strategie"]]
|
||
strata = ListeStrategies[adversaire["strategie"]]
|
||
|
||
etatj = stratj(joueur, adversaire)
|
||
etata = strata(adversaire, joueur)
|
||
|
||
# 1 = avouer
|
||
# 0 = nier
|
||
if etatj == 0:
|
||
if etata == 0:
|
||
# nie-nie
|
||
ans_prison = (2, 2)
|
||
else:
|
||
# nie-avoue
|
||
ans_prison = (10, 0)
|
||
else:
|
||
if etata == 0:
|
||
# avoue-nie
|
||
ans_prison = (0, 10)
|
||
else:
|
||
# avoue-avoue
|
||
ans_prison = (5, 5)
|
||
|
||
StratsResultats[joueur["strategie"]][0] += 1
|
||
StratsResultats[joueur["strategie"]][1] += ans_prison[0]
|
||
StratsResultats[adversaire["strategie"]][0] += 1
|
||
StratsResultats[adversaire["strategie"]][1] += ans_prison[1]
|
||
|
||
StratsResultats[joueur["strategie"]][2][Iteration][1] += 1
|
||
StratsResultats[joueur["strategie"]][2][Iteration][2] += ans_prison[0]
|
||
StratsResultats[adversaire["strategie"]][2][Iteration][1] += 1
|
||
StratsResultats[adversaire["strategie"]][2][Iteration][2] += ans_prison[0]
|
||
|
||
joueur["etat"] = etatj
|
||
adversaire["etat"] = etata
|
||
|
||
joueur["annees_de_prison"] += ans_prison[0]
|
||
adversaire["annees_de_prison"] += ans_prison[1]
|
||
|
||
def partie8tours(x,y):
|
||
"""
|
||
Effectue huit parties 1v1 entre le joueur et chacun de ses voisins l'un après l'autre
|
||
"""
|
||
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:
|
||
partie1v1(Grille[x][y], Grille[x+i][y+j])
|
||
|
||
def partie_globale():
|
||
"""
|
||
Effectue une partie de huit par joueur
|
||
"""
|
||
|
||
global Grille
|
||
|
||
for i in range(len(Grille)):
|
||
for j in range(len(Grille[0])):
|
||
partie8tours(i,j)
|
||
|
||
# Changement des stratégies
|
||
# On parcourt une copie de la grille pour avoir accès aux anciennes stratégies et non pas aux nouvelles adoptées
|
||
copie_grille = np.copy(Grille)
|
||
|
||
for x in range(len(copie_grille)):
|
||
for y in range(len(copie_grille[0])):
|
||
# (x,y) : joueur dont on va modifier la stratégie, si besoin
|
||
min_prison = copie_grille[x][y]["annees_de_prison"]
|
||
new_strat = copie_grille[x][y]["strategie"]
|
||
for i in range (-1,2):
|
||
for j in range (-1,2): #(x+i,y+j) : adversaires autour de (x,y)
|
||
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 min_prison > copie_grille[x+i][y+j]["annees_de_prison"]:
|
||
new_strat = copie_grille[x+i][y+j]["strategie"]
|
||
Grille[x][y]["strategie"] = new_strat # on modifie la stratégie du joueur dans la Grille et pas dans la copie
|
||
|
||
# Réinitialisation du nb d'années de prison
|
||
for j in range(len(Grille[0])):
|
||
Grille[i][j]['annees_de_prison'] = 0
|
||
|
||
|
||
#####################################
|
||
### Fonction génératrices de matrices
|
||
|
||
def matrice_init_vide():
|
||
"""
|
||
Crée une matrice contenant des dicts vides {}
|
||
"""
|
||
|
||
return [[dict() for x in range(TailleGrilleX)] for y in range(TailleGrilleY)]
|
||
|
||
def matrice_init_meme_strat():
|
||
"""
|
||
Index: 0
|
||
|
||
Crée la matrice des joueurs où chacun a la même stratégie
|
||
mais commence avec des statuts différents, générés aléatoirement
|
||
"""
|
||
|
||
histo_strat = [StratParDefaut]
|
||
matrice = matrice_init_vide()
|
||
|
||
for i in range(TailleGrilleY):
|
||
for j in range(TailleGrilleX):
|
||
etat = random.randint(0, 1)
|
||
matrice[i][j] = {'etat' : etat, 'strategie' : StratParDefaut, 'annees_de_prison' : 0,\
|
||
'historique_strategies' : histo_strat, 'historique_etats' : [etat]}
|
||
|
||
return matrice
|
||
|
||
def matrice_init_nie_sauf_un():
|
||
"""
|
||
Index: 1
|
||
|
||
Crée la matrice des joueurs tel que chaque joueurs
|
||
nie, sauf un qui avoue. Chaque joueur à la même
|
||
stratégie
|
||
"""
|
||
|
||
histo_strat = [StratParDefaut]
|
||
matrice = matrice_init_vide()
|
||
|
||
for i in range(TailleGrilleY):
|
||
for j in range(TailleGrilleX):
|
||
matrice[i][j] = {'etat' : 1, 'strategie' : StratParDefaut, 'annees_de_prison' : 0,\
|
||
'historique_strategies' : histo_strat, 'historique_etats' : [1]}
|
||
|
||
index_aleatoirex = random.randint(0,TailleGrilleX-1)
|
||
index_aleatoirey = random.randint(0,TailleGrilleY-1)
|
||
(matrice[index_aleatoirex][index_aleatoirey])['etat'] = 0
|
||
|
||
return matrice
|
||
|
||
def matrice_init_avoue_sauf_un():
|
||
"""
|
||
Index: 2
|
||
|
||
Créer la matrice des joueurs tel que chaque joueur avoue,
|
||
sauf un qui nie. Tous les joueurs ont la même strategie
|
||
"""
|
||
|
||
histo_strat = [StratParDefaut]
|
||
matrice = matrice_init_vide()
|
||
|
||
for i in range(TailleGrilleY):
|
||
for j in range(TailleGrilleX):
|
||
matrice[i][j] = {'etat' : 0, 'strategie' : StratParDefaut, 'annees_de_prison' : 0,\
|
||
'historique_strategies' : histo_strat, 'historique_etats' : [0]}
|
||
|
||
index_aleatoirex = random.randint(0,TailleGrilleX-1)
|
||
index_aleatoirey = random.randint(0,TailleGrilleY-1)
|
||
(matrice[index_aleatoirex][index_aleatoirey])['etat'] = 1
|
||
|
||
return matrice
|
||
|
||
def matrice_init_equitable():
|
||
"""
|
||
Crée la matrice des joueurs tel que le probabilité d'apparition de chaque
|
||
stratégie est équitable. Les états initiaux de chaque
|
||
joueur sont aléatoires.
|
||
|
||
Index: 3
|
||
"""
|
||
|
||
matrice_strat = np.full((TailleGrilleX, TailleGrilleY), -1, dtype=int)
|
||
nb_de_joueurs_de_chaque = int((TailleGrilleX*TailleGrilleY)/len(ListeStrategies))
|
||
|
||
places_vides = TailleGrilleX*TailleGrilleY
|
||
for e in range(len(ListeStrategies)):
|
||
count_joueurs = 0
|
||
|
||
while count_joueurs <= nb_de_joueurs_de_chaque:
|
||
index_aleatoirex = random.randint(0,TailleGrilleX-1)
|
||
index_aleatoirey = random.randint(0,TailleGrilleY-1)
|
||
if matrice_strat[index_aleatoirex][index_aleatoirey] != -1:
|
||
if places_vides < 1:
|
||
break
|
||
continue
|
||
matrice_strat[index_aleatoirex][index_aleatoirey] = e
|
||
count_joueurs += 1
|
||
places_vides -= 1
|
||
|
||
for i in range(TailleGrilleY): #on vérifie qu'il ne reste pas d'index vides
|
||
for j in range(TailleGrilleX): #si oui, on le rempli avec une strat aléatoire
|
||
if matrice_strat[i][j] == -1:
|
||
matrice_strat[i][j] = random.randint(0, len(ListeStrategies))
|
||
|
||
matrice = matrice_init_vide()
|
||
|
||
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,\
|
||
'historique_strategies' : [matrice_strat[i][j]], 'historique_etats' : [etat]}
|
||
|
||
return matrice
|
||
|
||
def matrice_init_pourcents_choisis():
|
||
"""
|
||
Index: 4
|
||
|
||
ListePourcents contient des float de 0.0 à 1.0.
|
||
Crée la matrice des joueurs tel que le pourcentage de
|
||
chaque stratégie est choisi. Les états initiaux sont
|
||
choisis aléatoirement.
|
||
"""
|
||
if (len(ListePourcents) != len(ListeStrategies)):
|
||
print("Erreur: matrice_init_pourcents_choisis: liste_pourcent est de taille incorrecte!")
|
||
|
||
matrice_strat = np.full((TailleGrilleX, TailleGrilleY), -1, dtype=int)
|
||
|
||
list_nb_joueurs_de_chaque = list()
|
||
for i in range(len(ListePourcents)):
|
||
list_nb_joueurs_de_chaque.append((TailleGrilleX*TailleGrilleY)*ListePourcents[i])
|
||
|
||
places_vides = TailleGrilleX*TailleGrilleY
|
||
for e in range(len(ListePourcents)):
|
||
count_joueurs = 0
|
||
|
||
while count_joueurs <= list_nb_joueurs_de_chaque[e]:
|
||
index_aleatoirex = random.randint(0,TailleGrilleX-1)
|
||
index_aleatoirey = random.randint(0,TailleGrilleY-1)
|
||
if matrice_strat[index_aleatoirex][index_aleatoirey] != -1:
|
||
if places_vides < 1:
|
||
break
|
||
continue
|
||
matrice_strat[index_aleatoirex][index_aleatoirey] = e
|
||
count_joueurs += 1
|
||
places_vides -= 1
|
||
|
||
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
|
||
if matrice_strat[i][j] == 0:
|
||
matrice_strat[i][j] = random.randint(0, len(ListePourcents))
|
||
|
||
matrice = matrice_init_vide()
|
||
|
||
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,\
|
||
'historique_strategies' : [matrice_strat[i][j]], 'historique_etats' : [etat]}
|
||
|
||
return matrice
|
||
|
||
#######################
|
||
### Fonction stratégies
|
||
|
||
def strat_toujours_nier(joueur, adversaire):
|
||
"""
|
||
Index: 0
|
||
|
||
Toujours nier (coopération)
|
||
"""
|
||
return 0 # 0 : coop
|
||
|
||
def strat_toujours_avouer(joueur, adversaire):
|
||
"""
|
||
Index: 1
|
||
|
||
Toujours avouer (trahir)
|
||
"""
|
||
return 1 #1 : traître
|
||
|
||
def strat_altern(joueur, adversaire):
|
||
"""
|
||
Index: 2
|
||
|
||
Le joueur alterne entre nier et avouer
|
||
"""
|
||
|
||
return 1 - joueur['etat']
|
||
|
||
def strat_precedent_adversaire(joueur, adversaire):
|
||
"""
|
||
Index: 3
|
||
|
||
Le joueur avoue/nie si durant la partie locale précédente, son adversaire avait avoué/nié (on utilise l'hisorique des états)
|
||
"""
|
||
return adversaire['historique_etats'][len(adversaire['historique_etats'])-1] == 0
|
||
|
||
def strat_principal_adversaire(joueur, adversaire):
|
||
"""
|
||
Index: 4
|
||
|
||
Le joueur avoue/nie si l’adversaire avait majoritairement avoué/nié durant ses parties précédentes (on utilise l'hisorique des états)
|
||
Si aucun état n’est majoritaire, la coopération l’emporte (le joueur nie)
|
||
"""
|
||
|
||
s = 0 # somme des entiers représentant les états
|
||
|
||
for i in adversaire['historique_etats']:
|
||
s += i
|
||
|
||
if len(adversaire['historique_etats']) == 0:
|
||
return 0
|
||
|
||
elif (s/len(adversaire['historique_etats'])) > 0.5:
|
||
return 1
|
||
|
||
else:
|
||
return 0
|
||
|
||
###############################################################################
|
||
|
||
##############
|
||
### Simulation
|
||
|
||
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
|
||
ListeGenGrille.append(matrice_init_nie_sauf_un) # 1
|
||
ListeGenGrille.append(matrice_init_avoue_sauf_un) # 2
|
||
ListeGenGrille.append(matrice_init_equitable) # 3
|
||
ListeGenGrille.append(matrice_init_pourcents_choisis) # 4
|
||
|
||
ListeStrategies.append(strat_toujours_nier) # 0
|
||
ListeStrategies.append(strat_toujours_avouer) # 1
|
||
ListeStrategies.append(strat_altern) # 2
|
||
ListeStrategies.append(strat_precedent_adversaire) # 3
|
||
ListeStrategies.append(strat_principal_adversaire) # 4
|
||
|
||
global Grille
|
||
global StratsResultats
|
||
|
||
Grille = gen_matrice_initiale()
|
||
|
||
for i in range(len(ListeStrategies)):
|
||
StratsResultats.append([0, 0, [ [0, 0, 0] ]])
|
||
for x in range(TailleGrilleX):
|
||
for y in range(TailleGrilleY):
|
||
if Grille[x][y]["strategie"] == i:
|
||
StratsResultats[i][2][0][0] += 1
|
||
return Grille
|
||
|
||
|
||
def simulation():
|
||
global Iteration
|
||
global HistoriqueGrilles
|
||
|
||
|
||
Iteration = 0
|
||
|
||
while Iteration <= MaxIterations:
|
||
HistoriqueGrilles.append(copy.deepcopy(Grille))
|
||
|
||
Iteration += 1
|
||
|
||
for i in range(len(StratsResultats)):
|
||
StratsResultats[i][2].append([0, 0, 0])
|
||
|
||
partie_globale()
|
||
|
||
for i in range(len(StratsResultats)):
|
||
for x in range(TailleGrilleX):
|
||
for y in range(TailleGrilleY):
|
||
if Grille[x][y]["strategie"] == i:
|
||
StratsResultats[i][2][Iteration][0] += 1
|
||
|
||
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
|
||
|
||
|
||
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 , 'strategie'))
|
||
return [img]
|
||
|
||
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')
|
||
|
||
cmap = mpl.colors.ListedColormap(["black","white"])
|
||
|
||
bounds=[0,1,2]
|
||
norm=mpl.colors.BoundaryNorm(bounds, cmap.N)
|
||
img=plt.imshow(matRecup(0, 'etat'), interpolation = "nearest", cmap = cmap , norm = norm)
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cb=plt.colorbar(img , cmap = cmap , norm = norm , boundaries = bounds , ticks = bounds)
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labels = np.arange(0, 2, 1)
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cb.set_ticklabels(labels)
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def update(next_iteration,*args):
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img.set_array(matRecup(next_iteration , 'etat'))
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return [img]
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anim = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=range(MaxIterations), interval=500, repeat = False)
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plt.show(block = True)
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def affichage_strats_resultats_totaux():
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#initialisation des paramètres
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gain=[]
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stratUtili=[]
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#nb_utilisations
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utilisateurs=list()
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#uti[strat][iter] = nb
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#iterations
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iteration=[]
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for i in range(len(ListeStrategies)):
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stratUtili.append(StratsResultats[i][0])
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if StratsResultats[i][0]==0:
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gain.append(0)
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else:
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gain.append(StratsResultats[i][1]/StratsResultats[i][0])
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utilisateurs.append([])
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for i in range(0,MaxIterations+1):
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for j in range(0,len(ListeStrategies)):
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utilisateurs[j].append(StratsResultats[j][2][i][0])
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iteration.append(i)
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Strat=('0','1', '2','3' ,'4')
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x_pos = np.arange(len(Strat))
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plt.subplot(221)
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plt.title("Nombre d'adoptions de chaque stratégie")
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plt.bar(x_pos, stratUtili, align='center' , color=CouleursStrat)
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plt.xlabel("Stratégies")
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plt.ylabel("Nombre individus ayant adopté stratégie")
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plt.xticks(x_pos,Strat)
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plt.subplot(222)
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plt.title("Nombre moyen d'années de prison de chaque stratégie")
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plt.bar(x_pos, gain, align='center', color=CouleursStrat )
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plt.xlabel("Stratégies")
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||
plt.ylabel("Nombre moyen d'années de prison ")
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||
plt.xticks(x_pos,Strat)
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plt.subplot(223)
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plt.title("Evolution du nombre d'utilisateurs de chaque stratégie au cours des itérations")
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plt.xlabel('Iterations')
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plt.ylabel("Nombre utilisateurs")
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for i in range(len(ListeStrategies)):
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plt.plot(iteration,utilisateurs[i], CouleursStrat[i] ,linewidth=5 ,label="Stratégie" + str(i))
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plt.show()
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plt.legend()
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# fonction de debug, ne pas utiliser
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"""
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def _ext(M):
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K = np.ndarray((TailleGrilleX, TailleGrilleY))
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for x in range(len(M)):
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for y in range(len(M[0])):
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K[x][y] = M[x][y]["etat"]
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return K
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"""
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if __name__ == "__main__":
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init_complete()
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simulation()
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afficher_strat_dynamique()
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