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实验目的

下载 agents.py 和 myaima.py 函数，将两个函数放置在同一个文件夹中读懂文件中所给的一致的类和函数，并查看基于列表的 Agent 的实现

1. 完善 myaima.py 文件的 SimpleRelexAgentProgram()函数，实现简单反射 Agent 的功能。

说明：真空吸尘器智能在两个位置：loc_A=（0,0）和 loc_B=（1,0）， percept 能感知位置信息和当前位置的状态信息，当前可能的状态包括： ‘Clean’，‘dirty’

可能采取的动作包括：‘Suck’，‘Left’，‘Right’，‘NoOp’

在完善上述函数后，请执行三个时间步，并在每一步执行后打印出当前的时间步数，当前真空吸尘器所在的位置，以及当前位置的状态

2. 定义基于模型的反射 Agent 的函数：实现基于模型的反射 Agent 的功能，使得在位置 A 和位置 B 都干净时，吸尘器不进行操作。

在定义上述函数后，请执行三个时间步，并在每一步执行后打印出当前的时间步数，当前真空吸尘器所在的位置，以及当前位置的状态

实验内容

1.简单反射Agent

(1)补充SimpleReflexAgentProgram()函数中的program()函数：

def SimpleReflexAgentProgram():
    #percept 能感知位置信息和当前位置的状态信息，当前可能的状态包括： ‘Clean’，‘dirty’
    #可能采取的动作包括：‘Suck’，‘Left’，‘Right’，‘NoOp’

    def program(percept):
        loc, status = percept
        if status == 'Dirty':
            action = 'Suck'
            print("action:Suck")
        elif loc==loc_A:
            action = 'Right'
            print("action:Right")
        elif loc==loc_B:
            action ='Left'
            print("action:Left")
        if loc==loc_A:
            print('Agent in local_A')
        else :
            print('Agent in local_B')
        return action
        
    return program

(2)运行三个时间步

# Run the environment
for i in range(3):
? ? trivial_vacuum_env.step()
? ? # Check the current state of the environment
? ? print('step',i+1)
? ? print("State of the Environment: {}.".format(trivial_vacuum_env.status))
? ? print("SimpleReflexVacuumAgent is located at {}.".format(simple_reflex_agent.location))
? ? print('\n')

2.基于模型Agent

(1)定义基于模型的反射?Agent?的函数TableDrivenAgentProgram()，实现基于模型的反射Agent?的功能：

def TableDrivenAgentProgram():

????#percept?能感知位置信息和当前位置的状态信息，当前可能的状态包括：?‘Clean’，‘dirty’

????#可能采取的动作包括：‘Suck’，‘Left’，‘Right’，‘NoOp’

????

????def program(percept):

????????global num

????????loc, status = percept

????????if status =='Clean':

????????????num = num +1

????????

????????if num >= 2:

????????????action = 'NoOp'

????????????print("action:NoOp")

????????????if loc==loc_A:

????????????????print('Agent in local_A')

????????????else :

????????????????print('Agent in local_B')

????????????return action



????????if status == 'Dirty':

????????????action = 'Suck'

????????????print("action:Suck")

????????elif loc==loc_A:

????????????action = 'Right'

????????????print("action:Right")

????????elif loc==loc_B:

????????????action ='Left'

????????????print("action:Left")

????????

????????return action

????????

????return program

?(2)运行三个时间步

for i in range(3):

????# Run the environment

????trivial_vacuum_env.step()

????print('step',i+1)

????# Check the current state of the environment

????print("State of the Environment: {}.".format(trivial_vacuum_env.status))



????print("TableDrivenVacuumAgent is located at {}.".format(table_driven_agent.location))