gnomos simulation ia

? ‍? Моделирование поваров гномов? ‍♂️

Добро пожаловать в моделирование поваров гномов , математического моделирования, которое сочетает в себе вероятность и управление в фантазийной среде. Этот проект стремится имитировать уникальные навыки пяти поваров гномов, которые должны соответствовать миссии: подготовить банкет для партии великого народа. Постановка таких проблем, как управление временем, получение редких ингредиентов и контроль случайных событий, которые могут изменить конечный результат.

Цель проекта

Цель состоит в том, чтобы создать автоматическое моделирование , которое моделирует поведение пяти поваров гномов: пекарь, шеф -повар, кондитерский повар, мясник и ученик. Каждый GNOME обладает конкретными навыками, и их действия будут регулироваться передовыми вероятностными алгоритмами и случайными событиями . В конце симуляции будет отображаться подробный отчет с результатами банкета и производительности каждого гнома.

Текущее состояние

Проект находится на начальном этапе, и функциональность еще не внедрилась. Планирование продвигается, и у нас есть четкое представление о архитектуре и целях каждой части системы.

Ключевые функции

? Основные функции

• Автоматическое моделирование : после начала моделирование автоматически выполняется без вмешательства пользователя.
• Пять гномов с определенными ролями : пекарь, шеф -повар, кондитерский повар, мясник и ученик, каждый с уникальными навыками и поведением.
• Вероятность и управление временем : логика моделирования основана на случайных вероятностях и событиях, где каждая задача имеет процент успеха, основанный на навыках Gnomo.
• Внешние события : вводятся случайные события, такие как получение редких или непредвиденных ингредиентов, которые мешают приготовлению пищи.
• Адаптивный : каждый гном следует за образцами поведения, вдохновленными классическими (такими как призраки Пакмана), адаптируясь к игровым событиям.
• Окончательный отчет : В конце симуляции отчет генерируется с производительностью каждого гнома и результатом банкета.

Платформа и технология

• Граница : построенная с Vue.js , предложит простой интерфейс для запуска моделирования и визуализации результатов. Доска визуализации будет включать в себя спрайты искусства стиля пикселя .
• Бэкэнд : двигатель моделирования будет обрабатываться Python с Django , что позволит обеспечить сложные расчеты и вероятностные алгоритмы.
• В реальном времени : Fronnd позволит реальную визуализацию прогресса и событий, которые возникают.
• База данных : PostgreSQL будет базой данных, ответственной за хранение результатов каждого моделирования, а также производительность гномов.

? Будущие функциональные возможности

? ️ режимы и параметры

• Расширенные симуляции : планируется добавить больше внешних событий и сложностей в логику гномов, чтобы сделать игру более непредсказуемой.
• Редактор симуляции : В будущем пользователям будет разрешено создавать свои собственные гномы с персонализированными навыками и корректировать вероятности успеха.

? Визуализация и анимация

• Анимированная доска : мы будем реализовать границу на фронте, которая покажет прогресс симуляции, включая анимации кулинарии гномов и поиск ингредиентов.
• Спрайты пиксельного стиля : графика в стиле ретро будет добавлена, чтобы дать забавное и ностальгическое прикосновение к визуализации.

? Алгоритмы вероятности и IA

• Advanced Gnomes : каждый гном будет иметь уникальный алгоритм, который будет регулировать его поведение, основанное на их роли и навыках, вдохновленных моделями движения призраков Пакмана.
• Сложные внешние события : мы представим систему случайных событий, которая будет включать внешние факторы, такие как погода, доступность дополнительных ингредиентов или гостей на банкете.

Производительность и масштабируемость

• Масштабируемость облака : планируется оптимизировать моделирование, чтобы разрешить несколько одновременных выполнений в средах серверов, таких как AWS или Heroku.
• Параллельная обработка : в более сложных симуляциях двигатель может использовать параллельную обработку для сокращения времени расчета.

Системная архитектура

Приложение следует трехслойной архитектуре: граница , бэкэнд и база данных , с Django, такими как бэкэнд -структура.

 @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

Описание компонентов

Граница (vue.js)

• Функциональность : предоставьте простой интерфейс для запуска моделирования и увидеть прогресс и результаты.
• Визуализация : Справка с спрайтами Gnomes в пиксельном искусстве , показывая в режиме реального времени задачи, которые выполняет каждый гном.

Бэкэнд (Джанго)

• API : разоблачить конечные точки, чтобы начать моделирование, проконсультироваться с результатами и получить отчеты.
• Мотор моделирования : выполнение вероятностной логики для моделирования.
• Постоянство : Сохраните результаты в базе данных и генерируйте отчеты.

Моделирование двигателя

• Логика моделирования : реализована в Python, на основе вероятностных моделей и случайных событий.
• Гномы : каждый гном следует за персонализированным алгоритмом поведения.

База данных (PostgreSQL)

• Структура :
  • Таблица Gnomos : Информация о каждом гноме (имя, роль, навыки).
  • Таблицы симуляции : регистрация каждого моделирования.
  • Результаты таблицы : отдельные результаты каждого гнома в каждом моделировании.

Как внести свой вклад?

1. Clona The Repository и создайте филиал для вашего вклада.
2. Проверьте открытые проблемы или предложите улучшения.
3. Реализует новые функции или разрешает ошибки.
4. Отправьте запрос на подтяжку для рассмотрения.

? Дорожная карта проекта

1. Реализуйте основную логику моделирования .
2. Разработать границу с реальной визуализацией .
3. Добавить случайные события и сложные алгоритмы .
4. Оптимизация для нескольких одновременных симуляций в облаке .
5. Запуск бета -версии для общественных тестов .

---

Спасибо за то, что были заинтересованы в этом проекте! Если вам нравится моделирование и управление вероятностями, это проект для вас! ?

---