Моделирование сознания. Урок 11. Новые стратегии поведения.
Что бы смотреть урок полностью и скачать исходники, подпишитесь на платный раздел.
В платном разделе статья находиться здесь.
В прошлой статье было описано создание модуля поиска пищи и избегания опасностей. Сейчас будем улучшать эти модули. Начнем с модуля избегания опасностей. В класса DangerAvoiding добавим поле lock_threahold:
|
/// <summary> /// Порог, определяющий, что робот запертый /// </summary> private int lock_threahold = 14; |
Это поле нужно для функции, которая будет определять а не заперт ли робот. Она будет сравнивать сигналы сенсоров с этим порогом, если хоть один сенсор показал значение ниже - есть куда идти:
|
/// <summary> /// Робот заперт в ловушке /// </summary> /// <param name="sensors">Показание сенсоров</param> /// <returns>true - да, false - нет</returns> public bool is_locked(int[] sensors) { foreach (int item in sensors) { if (item < lock_threahold) return false; } return true; } |
Что будет делать робот в противном случае? Ломать стены, он это может, если их прочность менее 1. Но если ломать стену не надо (на это тратится энергия) то робота надо остановить, если он движется к стене. Для этого предусмотрим вот этот метод:
...
...
Теперь займемся блоком поиска еды. Пусть робот ищет где подзарядиться не случайным блуждаем, а двигаясь по спирали. Если наткнется на стену, то некоторое время ищет случайным блужданием, затем снова запускает с самого начала движение по спирали. Если мы хотим реализовать такой алгоритм, то нам не нужно удалять стратегию случайного блуждания, надо лишь выделить ее в отдельный модуль. Для этого отдельного модуля мы создадим класс, который назовем RandomWalk. но так как у нас будет не одна стратегия поведения, то логичнее сделать у всех стратегий общий класс предок, назвав его, например, Behavior:...
...
...
И также внесем изменения в метод step():
|
/// <summary> /// Шаг моделирования /// </summary> /// <param name="sensors">Сигналы с сенсоров</param> public void step(int[] sensors) { food_searcher.active = _energy_level < 70; food_searcher.step(drive); temp.step(); } |
Все, теперь мы можем протестировать:
сравним со случайным блужданием:
Итак, стратегии поведения "случайное блуждание" и "движение по спирали" реализованы и протестированы. Теперь займемся алгоритмом поиска еды, класс FoodSearcher. К нему мы добавим ряд полей: ...
...
...
... и изменим конструктор:
|
/// <summary> /// Конструктор по ссылке на привод /// </summary> /// <param name="a_driver">Ссылка на привод</param> public FoodSearcher(Drive a_drive) { drive = a_drive; random_walk = new RandomWalk(drive); helix_walk = new HelixWalk(drive); active_behavior = helix_walk; //по умолчанию движение по спирали } |
Также придется переделать у него и метод step(): ...
...
...
...
Поведения робота стало чуть-чуть более интеллектуальным. Однако, как показали испытания, данный алгоритм в условиях, когда вокруг много препятствий и мало еды, достаточно далек от оптимального: очень часто робот переходит в режим RandomWalk и все начинает с сначала. Но улучать мы его будет уже в следующих уроках.