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Python Scenario_Generator.evaluate方法代码示例

本文整理汇总了Python中scenario_generator.Scenario_Generator.evaluate方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python Scenario_Generator.evaluate方法的具体用法?Python Scenario_Generator.evaluate怎么用?Python Scenario_Generator.evaluate使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在scenario_generator.Scenario_Generator的用法示例。


在下文中一共展示了Scenario_Generator.evaluate方法的2个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: evaluate

# 需要导入模块: from scenario_generator import Scenario_Generator [as 别名]
# 或者: from scenario_generator.Scenario_Generator import evaluate [as 别名]
    def evaluate(self, action, zones, graph):

        scenario = Scenario_Generator(
            self.width,
            self.height,
            self.immobile_objs,
            self.mobile_objs,
            self.manipulatable_obj,
            self.target_obj,
            showRender=False,
        )
        game_objects = scenario.getGameObjects()
        end_position, shape = scenario.evaluate(action)
        radius = shape.radius
        end_position = Point(end_position)
        circular_region_ball = end_position.buffer(radius)
        occupied_zones = []
        for i in xrange(len(zones)):
            if zones[i].intersects(circular_region_ball):
                occupied_zones.append(i)
        if len(occupied_zones) == 0:
            return len(zones)  # set to the maximum length
        min_d = 9999
        for occupied_zone in occupied_zones:
            length = nx.shortest_path_length(graph, source=occupied_zone, target=self.target_zone)

            if length < min_d:
                min_d = length

        return min_d
开发者ID:fantastdd,项目名称:physical-reasoning-2d,代码行数:32,代码来源:monte_carlo_solver.py

示例2: test_old_evaluate

# 需要导入模块: from scenario_generator import Scenario_Generator [as 别名]
# 或者: from scenario_generator.Scenario_Generator import evaluate [as 别名]
    def test_old_evaluate(self, action):
        scenario = Scenario_Generator(self.width, self.height, self.immobile_objs, self.mobile_objs, self.manipulatable_obj, self.target_obj, showRender=False)
        game_objects = scenario.getGameObjects()
        graph, zones = triangulate(game_objects, self.width, self.height)  
        end_position, shape =  scenario.evaluate(action)
        end_position =  Point(end_position)
        last_zone = -1
        for i in xrange(len(zones)):
            if zones[i].contains(end_position):
                last_zone = i
                break
        if last_zone == -1:
            return len(zones) # set to the maximum length

        score = nx.shortest_path_length(graph, source=i, target=self.target_zone)
        return score
开发者ID:fantastdd,项目名称:physical-reasoning-2d,代码行数:18,代码来源:increment_solver.py


注:本文中的scenario_generator.Scenario_Generator.evaluate方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。