Visualisasi dan Implementasi Artifical Intelligence pada game Wumpus

Coding untuk Hunt pada Game Wumpus
Artificial intelligence agent untuk Hunt Wumpus.

AI Agent

Penerapan logic agent pada AI untuk membuat Implementasi Custom Class pada kelas interface wumpus.Agent.

Coding:

public class CustomAgent implements Agent {

    /**

     * Do something before take the action, probably debug...

     */

    public void beforeAction(Player player) {

        System.out.println(player.render());

        System.out.println(player.debug());

    }

    /**

     * Do something with the player

     */

 public Action getAction(Player player) {

        // Mengetahui Percept

        boolean bump = player.hasBump();

        boolean breeze = player.hasBreeze();

        boolean stench = player.hasStench();

        boolean scream = player.hasScream();

        boolean glitter = player.hasGlitter();

        if (bump || breeze || stench || scream || glitter) {

            // TODO: Do some action based on the players perception...

        }

        return Action.NO_OP;

    }

    /**

     * Do something after taking the action, probably debug...

     */

 public void afterAction(Player player) {

        // Players Last action

        System.out.println(player.getLastAction());

        // Show a very happy message

        if (player.isDead()) {

            System.out.println("GAME OVER!");

        }

    }

}

Untuk melanjutkan interface pada method getAction untuk mengimplementasikan player untuk melanjutkan jalannya game. Pada method ini kita dapat mengakses perception dari semua player untuk mendapatkan segala informasi.

Untuk menjalankan custom Agent, kita harus memanggil Main Class pada Main method dari World class childern tersebut.

// Membuat inisialisasi Agent AI

Agent agent = new CustomAgent();

// Membuat wordls dan deklarasi pada agent

World world = new World(4, 4);

world.execute(agent);

// Print the results

System.out.println(world.renderScore());

Output

Results for *CustomAgent*:

OutCome	Score	Steps
---	---	---
WIN	943	50

Debug

Berikut adalah method untuk debug pada agents strategy (jangan lupa codingan System.out.println):

// Merenders perspective board pada players

player.render();

// Membuat Informasi Playes sebelumnya

player.debug();

// Melanjutkan kelas aksi

player.getLastAction();

// Step-by-step debug

Environment.trace();

Output

	→

// player.debug()

Position: (1,3,E)

Score: -1

Perceptions: [BREEZE]

GO_FORWARD

Press ENTER to continue...

Deterministic board

Pada akses default, semua bahaya dan gold berada pada pengaturan random/acak. Kita bisa mengubah akses pada board dalam method ini:

// Membuat determinan wilayah pada game

World world = new World(4, 4);

world.setWumpus(0, 1);

world.setPit(2, 2);

world.setPit(3, 0);

world.setGold(1, 1);

// Menampilkan Board Game

System.out.println(world.renderAll());

Output

~		≈	P
W	$ *	≈	≈
~	≈	P	≈
→		≈

Simulasi pada Wumpus:

To build simulator: ~> java WorldApplication.java

To run simulator: ~> java WorldApplication [options]

  

Command-line options available:

  

-d <dimension>

: menerapkan dimensi pada Wumpus World, dimension x dimension. Default: 4 (a 4x4 world)

  

-s <steps>

: penerapan angka maksimum pada step. Default:50

  

-t <trials>

: penerapan angka untuk percobaan pada game. Default: 1

  

-a <randAgent>

: penerapan lokasi agent dan random generate (penempatan acak) Default: true

  

-r <seed>

: penerapan pada makanan acak pada board. Default: (random integer)

  

-n <nonDeterm>

: penerapan pada agent untuk terus melanjutkan jalan (GO_FORWARD) pada aksi ketika sudah mati, selagi board itu masih dalam non-deterministic. Default: false

NOTE: modifikasi pada AgentFunction.java untuk mengimplementasi agent yang berbeda.

P - Pit
W - live Wumpus
*  - Wumpus Mati
G - Gold
A - agent menghadap ke atas
> - agent menghadap ke kanan
V - agent menghadap ke bawah
< - agent menghadap ke kiri



Untuk mencoba game wumpus, dapat didownload melalui link dibawah!!
Wumpus Lite Games