gnomos simulation ia

? ‍? Simulation von Gnomenköchen? ‍Eitung

Willkommen bei der Simulation von Gnomes -Köchen , einer mathematischen Simulation, die Wahrscheinlichkeit und Management in einer Fantasy -Umgebung kombiniert. Dieses Projekt versucht, die einzigartigen Fähigkeiten von fünf Gnomes -Köchen zu simulieren, die eine Mission erfüllen müssen: Vorbereitung eines Banketts für die große Volksfeier. Angesichts der Herausforderungen wie dem Zeitmanagement, der Erlangung seltener Zutaten und der Kontrolle zufälliger Ereignisse, die das Endergebnis verändern können.

Projektziel

Ziel ist es, eine automatische Simulation zu erstellen, die das Verhalten von fünf Gnomenköchen modelliert: dem Bäcker, dem Suppenkoch, dem Konditor, dem Metzger und dem Lehrling. Jedes GNOME verfügt über spezifische Fähigkeiten und ihre Handlungen werden durch fortgeschrittene probabilistische Algorithmen und zufällige Ereignisse bestimmt. Am Ende der Simulation wird ein detaillierter Bericht mit den Ergebnissen des Banketts und der Leistung jedes Gnoms angezeigt.

Aktueller Zustand

Das Projekt befindet sich in einer Anfangsphase und es wurden noch keine Funktionalität implementiert. Die Planung ist fortgeschritten und wir haben eine klare Sicht der Architektur und der Ziele jedes Teils des Systems.

Schlüsselfunktionen

? Hauptfunktionalitäten

• Automatische Simulation : Nach Beginn wird die Simulation automatisch ohne Benutzerintervention ausgeführt.
• Fünf Gnome mit spezifischen Rollen : Bäcker, Suppenkoch, Konditor, Metzger und Lehrling, jeweils einzigartige Fähigkeiten und Verhaltensweisen.
• Wahrscheinlichkeit und Zeitmanagement : Die Logik der Simulation basiert auf zufälligen Wahrscheinlichkeiten und Ereignissen, bei denen jede Aufgabe einen Erfolgsprozentsatz hat, der auf den Fähigkeiten des Gnomo basiert.
• Externe Ereignisse : Zufällige Ereignisse wie das Erhalten seltener oder unvorhergesehener Zutaten, die das Kochen behindern, werden eingeführt.
• Adaptiv : Jedes Gnom folgt Verhaltensmuster, die von Klassik (wie Pacmans Ghosts) inspiriert sind und sich an Spielereignisse anpassen.
• Abschlussbericht : Am Ende der Simulation wird ein Bericht mit der Leistung jedes Gnoms und dem Ergebnis des Banketts erstellt.

Plattform und Technologie

• Border : Mit Vue.js erstellt, bietet eine einfache Schnittstelle, um Simulationen zu starten und die Ergebnisse zu visualisieren. Die Visualisierungskarte umfasst Sprites der Kunst im Pixel -Stil .
• Backend : Der Simulationsmotor wird von Python mit Django behandelt, wodurch komplexe Berechnungen und probabilistische Algorithmen ermöglicht werden.
• Echtzeit : Die Front ermöglicht eine echte Visualisierung des Simulationsfortschritts und der Ereignisse, die auftreten.
• Datenbank : PostgreSQL ist die Datenbank, die für die Speicherung der Ergebnisse jeder Simulation sowie für die Leistung von Gnomen verantwortlich ist.

? Zukünftige Funktionen

? ️ Modi und Optionen

• Erweiterte Simulationen : Es ist geplant, der Logik der Gnome mehr externe Ereignisse und Komplexitäten hinzuzufügen, um das Spiel unvorhersehbarer zu machen.
• Simulationseditor : In Zukunft dürfen Benutzer ihre eigenen Gnome mit personalisierten Fähigkeiten erstellen und die Erfolgswahrscheinlichkeiten anpassen.

? Visualisierung und Animationen

• Animated Board : Wir werden eine Grenze an der Frontend implementieren, die den Fortschritt der Simulation zeigt, einschließlich Animationen des Kochens der Gnomes und der Suche nach Zutaten.
• Pixel Art Style Sprites : Retro -Stilgrafiken werden hinzugefügt, um der Visualisierung eine unterhaltsame und nostalgische Note zu verleihen.

? Wahrscheinlichkeitsalgorithmen und IA

• Fortgeschrittene Gnome : Jedes Gnom hat einen einzigartigen Algorithmus, der sein Verhalten auf der Grundlage seiner Rolle und seiner Fähigkeiten regiert, inspiriert von den Bewegungsmustern von Pacmans Ghosts.
• Komplexe externe Ereignisse : Wir werden ein System von zufälligen Ereignissen einführen, das externe Faktoren wie das Wetter und die Verfügbarkeit zusätzlicher Zutaten oder Gäste mit dem Bankett umfasst.

Leistung und Skalierbarkeit

• Cloud -Skalierbarkeit : Es ist geplant, die Simulation zu optimieren, um mehrere gleichzeitige Ausführungen in Serverumgebungen wie AWS oder Heroku zu ermöglichen.
• Parallele Verarbeitung : In komplexeren Simulationen kann die Engine eine parallele Verarbeitung verwenden, um die Berechnungszeiten zu verkürzen.

Systemarchitektur

Die Anwendung folgt einer Drei -Layer -Architektur: Grenze , Backend und Datenbank mit Django wie dem Backend -Framework.

 @startuml
skinparam style strictuml
actor User
node "Cliente" {
  [ Frontend ( Vue . js )]
}
node "Servidor" {
  [ API Backend ( Django )] --> [ Motor de Simulaci ó n ]
  [ Motor de Simulaci ó n ] --> [ Base de Datos ( PostgreSQL )]
}
User --> [ Frontend ( Vue . js )]
[ Frontend ( Vue . js )] --> [ API Backend ( Django )]
@enduml

Beschreibung der Komponenten

Grenze (Vue.js)

• Funktionalität : Geben Sie eine einfache Schnittstelle zur Simulation an und sehen Fortschritte und Ergebnisse.
• Visualisierung : Board mit Gnomen -Sprites in Pixelkunst und zeigt in Echtzeit die Aufgaben, die jedes Gnom ausführen.

Backend (Django)

• API : Endpunkte aussetzen, um die Simulation zu starten, Ergebnisse zu konsultieren und Berichte zu erhalten.
• Simulationsmotor : Ausführung der probabilistischen Logik für die Simulation.
• Persistenz : Speichern Sie die Ergebnisse in der Datenbank und generieren Sie Berichte.

Simulationsmotor

• Simulationslogik : In Python implementiert, basierend auf probabilistischen Modellen und zufälligen Ereignissen.
• Gnome : Jedes Gnom folgt einem personalisierten Verhaltensalgorithmus.

Datenbank (PostgreSQL)

• Struktur :
  • Gnomos -Tabelle : Informationen zu jedem Gnom (Name, Rolle, Fähigkeiten).
  • Tabellensimulationen : Registrierung jeder Simulation.
  • Tabellenergebnisse : Individuelle Ergebnisse jedes Gnoms in jeder Simulation.

Wie kann man einen Beitrag leisten?

1. Clona das Repository und erstellen Sie einen Zweig für Ihren Beitrag.
2. Überprüfen Sie die offenen Probleme oder schlagen Sie Verbesserungen vor.
3. Implementiert neue Funktionen oder löst Fehler.
4. Senden Sie eine Pull -Anfrage zur Überprüfung.

? Roadmap des Projekts

1. Implementieren Sie die grundlegende Simulationslogik .
2. Entwickeln Sie den Grenze zur echten Visualisierung der Zeit .
3. Fügen Sie zufällige Ereignisse und komplexe Algorithmen hinzu .
4. Optimierung für mehrere gleichzeitige Simulationen in der Cloud .
5. Start einer Beta -Version für Community -Tests .

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Vielen Dank, dass Sie sich für dieses Projekt interessieren! Wenn Sie Simulation und Wahrscheinlichkeitsmanagement mögen, ist dies das Projekt für Sie! ?

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