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@antonello/

Python: Jogo do 8

Python

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#Autor: Ricardo Antonello www.antonello.com.br
#Esta implementação não utiliza orientação a objetos
#A codificação é propositalmente mais longa (porém mais didática) visando facilitar o entendimento dos alunos de minha disciplina de "Tópicos Especiais em Inteligência Artificial" dados os pré-requisitos oferecidos pelo Curso de Engenharia em que trabalhamos.

#Estrutura do tabuleiro é de 3 linhas e 3 coluna
#Para tanto usamos uma matriz 3x3 e adicionamos uma quarta linha para dados como a profundidade do nó e a referência para o nó pai.

#Exemplo de um tabuleiro resolvido:
#tab = [[1,2,3],
#       [4,5,6],
#       [7,8,0], #zero representa o espaço vazio
#       [22,REF]]    #22 é a profundidade do nó
#ps: Sim, eu sei que com Orientação a Objetos seria mais simples... ;) 

import copy

###VARIÁVEIS GLOBAIS
#Nenhuma

###FUNÇÕES 
#Verifica se ganhou
def verifica_se_ganhou(tab): 
  a = True
  if tab[0][0]!=0: a = False
  if tab[0][1]!=1: a = False
  if tab[0][2]!=2: a = False
  if tab[1][0]!=3: a = False
  if tab[1][1]!=4: a = False
  if tab[1][2]!=5: a = False
  if tab[2][0]!=6: a = False
  if tab[2][1]!=7: a = False
  if tab[2][2]!=8: a = False
  return a

#Verifica se os dois tabuleiros são iguais
def tabuleiros_iguais(tab1, tab2): 
  sao_iguais = True 
  for i in range(3):
    for j in range(3):
      if tab1[i][j] != tab2[i][j]:
        sao_iguais = False
  return sao_iguais

#Imprime o tabuleiro 
def imprime_tabuleiro(tab): 
  print('Profundidade do nó:', tab[3][0])
  print(tab[0])
  print(tab[1])
  print(tab[2])

def expandir(tab): #retorna um conjunto de nós filhos com as próximas jogadas possíveis
  jogadas = [] #armazena os tabuleiros jogadas possíveis
  #1 se vazio esta no meio do tabuleiro
  if tab[1][1]==0: 
    # move pra baixo
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][1] = a[0][1]
    a[0][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó
    a[3][1] = tab # criar referencia para o nó pai
    jogadas.append(a)
    # move pra direita
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][1] = a[1][0]
    a[1][0] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra esquerda
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][1] = a[1][2]
    a[1][2] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó   
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra cima
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][1] = a[2][1]
    a[2][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
  #2 se vazio esta no canto esquerdo superior
  elif tab[0][0]==0:
    # move pra cima
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[0][0] = a[1][0]
    a[1][0] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra esquerda
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[0][0] = a[0][1]
    a[0][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
  #3 se vazio esta no canto direito superior
  elif tab[0][2]==0:
    # move pra cima
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[0][2] = a[1][2]
    a[1][2] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra direita
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[0][2] = a[0][1]
    a[0][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
  #4 se vazio esta no canto inferior esquerdo
  elif tab[2][0]==0:
    # move pra baixo
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[2][0] = a[1][0]
    a[1][0] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra esquerda
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[2][0] = a[2][1]
    a[2][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
  #5 se vazio esta no canto inferior direito
  elif tab[2][2]==0:
    # move pra baixo
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[2][2] = a[1][2]
    a[1][2] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra direita
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[2][2] = a[2][1]
    a[2][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
  #6 se vazio esta no meio da linha de cima
  elif tab[0][1]==0:
    # move pra cima
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[0][1] = a[1][1]
    a[1][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra direita
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[0][1] = a[0][0]
    a[0][0] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra esquerda
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[0][1] = a[0][2]
    a[0][2] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
  #7 se vazio esta no meio da linha de baixo
  elif tab[2][1]==0:
    # move pra baixo
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[2][1] = a[1][1]
    a[1][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra direita
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[2][1] = a[2][0]
    a[2][0] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra esquerda
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[2][1] = a[2][2]
    a[2][2] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
  #8 se vazio esta no meio da coluna da esquerda
  elif tab[1][0]==0:
    # move pra baixo
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][0] = a[0][0]
    a[0][0] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra cima
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][0] = a[2][0]
    a[2][0] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra esquerda
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][0] = a[1][1]
    a[1][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
  #9 se vazio esta no meio da coluna da direita
  elif tab[1][2]==0:
    # move pra baixo
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][2] = a[0][2]
    a[0][2] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra cima
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][2] = a[2][2]
    a[2][2] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)
    # move pra direita
    a = copy.deepcopy(tab) #copia o objeto
    a[1][2] = a[1][1]
    a[1][1] = 0
    a[3][0] = a[3][0]+1 #profundidade do nó     
    a[3][1] = tab
    jogadas.append(a)

  #retorno do conjunto de jogadas (nós)
  return jogadas      
  
def imprime_as_jogadas(tab):
  print("\nAs jogadas foram:")
  pilha = []
  while(tab[3][1] != None): #vai até o nó raiz
    pilha.append(tab)
    tab = tab[3][1]
  pilha.append(tab)
  while(len(pilha)>0):
    temp = pilha.pop()
    imprime_tabuleiro(temp)

#############################
#HEURÍSTICAS
#############################
#Número de peças fora do lugar
def h1(tab): 
  a = 0
  if tab[0][0]!=0: a = a+1
  if tab[0][1]!=1: a = a+1
  if tab[0][2]!=2: a = a+1
  if tab[1][0]!=3: a = a+1
  if tab[1][1]!=4: a = a+1
  if tab[1][2]!=5: a = a+1
  if tab[2][0]!=6: a = a+1
  if tab[2][1]!=7: a = a+1
  if tab[2][2]!=8: a = a+1
  return a
  
#Distancia Manhattan
def h2(tab): 
  h = 0
  for i in range(3):
    for j in range(3):
      if(tab[i][j]==0):
        h = h + abs(0-i) + abs(0-j)
      if(tab[i][j]==1):
        h = h + abs(0-i) + abs(1-j)
      if(tab[i][j]==2):
        h = h + abs(0-i) + abs(2-j)
      if(tab[i][j]==3):
        h = h + abs(1-i) + abs(0-j)
      if(tab[i][j]==4):
        h = h + abs(1-i) + abs(1-j)
      if(tab[i][j]==5):
        h = h + abs(1-i) + abs(2-j)
      if(tab[i][j]==6):
        h = h + abs(2-i) + abs(0-j)
      if(tab[i][j]==7):
        h = h + abs(2-i) + abs(1-j)
      if(tab[i][j]==8):
        h = h + abs(2-i) + abs(2-j)
  return h

#############################
#ALGORITMOS DE BUSCA
#############################

#Busca em Largura/extensão
def busca_extensao(tab_inicial):
  fila = []
  fila.append(tab_inicial) # adiciona no fim da fila
  nos_exp = 0 # numero de nós expandidos
  while(len(fila)>0):
    nodoTemp = fila.pop(0) # retira do início da fila
    nos_exp = nos_exp+1
    print('\nNó expandido:', nos_exp)
    imprime_tabuleiro(nodoTemp)
    if verifica_se_ganhou(nodoTemp) == True:
      print("\n*** Solução encontrada! Parabéns! ***")
      imprime_as_jogadas(nodoTemp)
      break;
    else:
      nodos_filhos = expandir(nodoTemp)
      for n in nodos_filhos:
        fila.append(n)

#Busca em Largura/extensão (sem nós repetidos)
def busca_extensao_sem_repetidos(tab_inicial):
  fila = []
  filaRepet = [] #usada para verificar expanção de repetidos
  fila.append(tab_inicial) # adiciona no fim da fila
  filaRepet.append(tab_inicial)
  nos_exp = 0 # numero de nós expandidos
  while(len(fila)>0):
    nodoTemp = fila.pop(0) # retira do início da fila
    nos_exp = nos_exp+1
    print('\nNó expandido:', nos_exp)
    imprime_tabuleiro(nodoTemp)
    if verifica_se_ganhou(nodoTemp) == True:
      print("\n*** Solução encontrada! Parabéns! ***")
      imprime_as_jogadas(nodoTemp)
      break;
    else:
      nodos_filhos = expandir(nodoTemp)
      for nt in nodos_filhos:
        #verifica se nós já foi expandido
        #vamos percorrer toda a filaRepet e ver se já existe
        ja_existe = False
        for x in filaRepet:
          if(tabuleiros_iguais(nt,x)):
            ja_existe = True
            break # se já achou repetido pode parar a busca
        if(ja_existe==False):
          fila.append(nt)
          filaRepet.append(nt)
        
#Busca em Largura/extensão (sem nós repetidos)
#Heurística número de Peças fora do lugar 
def busca_extensao_sem_repetidos_h1(tab_inicial):
  fila = []
  filaRepet = [] #usada para verificar expanção de repetidos
  fila.append(tab_inicial) # adiciona no fim da fila
  filaRepet.append(tab_inicial)
  nos_exp = 0 # numero de nós expandidos
  while(len(fila)>0):
    nodoTemp = fila.pop(0) # retira do início da fila
    nos_exp = nos_exp+1
    #if(nos_exp%1000==0):
    print('\nNó expandido:', nos_exp)
    imprime_tabuleiro(nodoTemp)
    if verifica_se_ganhou(nodoTemp) == True:
      print("\n*** Solução encontrada! Parabéns! ***")
      imprime_as_jogadas(nodoTemp)
      break;
    else:
      filhos = expandir(nodoTemp)
      filhos_nao_repet = []
      for nt in filhos:
        #verifica se nós já foi expandido
        #vamos percorrer toda a filaRepet e ver se já existe
        ja_existe = False
        for x in filaRepet:
          if(tabuleiros_iguais(nt,x)):
            ja_existe = True
            break # se já achou repetido pode parar a busca
        if(ja_existe==False):
          filhos_nao_repet.append(nt)
      h = 9 # valor da heuristica (quanto menor melhor)
      #acha a melhor heurística (h1)  
      for nr in filhos_nao_repet:  
        if(h1(nr)<h): 
          h=h1(nr) #ao final h tem o menor valor de h1
      #só adiciona na fila os que tem a melhor h1
      for nr in filhos_nao_repet:  
        if(h1(nr)==h):
          fila.append(nr)
          filaRepet.append(nr)

#Busca em Largura/extensão (sem nós repetidos)
#Heurística número de Peças fora do lugar 
def busca_extensao_sem_repetidos_h2(tab_inicial):
  fila = []
  filaRepet = [] #usada para verificar expanção de repetidos
  fila.append(tab_inicial) # adiciona no fim da fila
  filaRepet.append(tab_inicial)
  nos_exp = 0 # numero de nós expandidos
  while(len(fila)>0):
    nodoTemp = fila.pop(0) # retira do início da fila
    nos_exp = nos_exp+1
    #if(nos_exp%1000==0):
    print('\nNó expandido:', nos_exp)
    imprime_tabuleiro(nodoTemp)
    if verifica_se_ganhou(nodoTemp) == True:
      print("\n*** Solução encontrada! Parabéns! ***")
      imprime_as_jogadas(nodoTemp)
      break;
    else:
      filhos = expandir(nodoTemp)
      #filhos_nao_repet = filhos
      filhos_nao_repet = []
      for nt in filhos:
        #verifica se nós já foi expandido
        #vamos percorrer toda a filaRepet e ver se já existe
        ja_existe = False
        for x in filaRepet:
          if(tabuleiros_iguais(nt,x)):
            ja_existe = True
            break # se já achou repetido pode parar a busca
        if(ja_existe==False):
          filhos_nao_repet.append(nt)
      h = 1000 # valor da heuristica (quanto menor melhor)
      #acha a melhor heurística (h2)  
      for nr in filhos_nao_repet:  
        if(h2(nr)<h): 
          h=h2(nr) #ao final h tem o menor valor de h2
      #só adiciona na fila os que tem a melhor h2
      for nr in filhos_nao_repet:  
        if(h2(nr)==h):
          fila.append(nr)
          filaRepet.append(nr)
      
####################
### MENU
####################
tab_inicial = [[2,5,8],[1,4,7],[3,0,6],[0,None]]
print('*** IA em Quebra-cabeça de 8 peças ***')
print('O tabuleiro esta assim: ')
imprime_tabuleiro(tab_inicial)
print('Informe qual algoritmo deseja utilizar: ')
print("1: Busca Cega em Extensão")
print("2: Busca Cega em Extensão sem nós repetidos")
print("3: Busca Com Informação Heurística peças fora do lugar")
print("4: Busca Com Informação Heurística Dist. Manhattan")
op = int(input('Informe uma opção:'))
if(op==1):
  busca_extensao(tab_inicial)
elif(op==2):
  busca_extensao_sem_repetidos(tab_inicial)
elif(op==3):
  busca_extensao_sem_repetidos_h1(tab_inicial)
elif(op==4):
  busca_extensao_sem_repetidos_h2(tab_inicial)

#Busca de custo uniforme será igual a busca em largura/extensão já que o custo de se fazer uma jogada ou outra é o mesmo

# Como exercício faça a implementação de:
# 1. Busca em Profundidade
# 2. Busca em Profundidade Limitada
# 3. Busca de Aprofundamento Iterativo em Profundidade
# 4. Compare os resultados dos algoritmos anteriores
# 5. Implemente a eliminação de estados repetidos em todos os algoritmos anteriores (incluindo largura/extensão) e comparare os resultados.
# 6. Implemente a busca A* uma heurística de peças fora do lugar e compare os resultados.
# 7. Implemente a busca A* com a Heurística Distância Manhattan.