Studoši

Kada pokrenem autograder mi kaže za .txt file-ove da ne moze naci taj path, jel bi mi u zipu trebali staviti i .txt file-ove ili?

Venki U path upisi samo “naziv.txt” file-a, meni tako radi

Ikome za 3×3 puzlu na autograderu, algoritam UCS, izbaci tocan rezultat s razlicitim pathom?

Vonj na teamsu u Course assistance kanalu je odgovorio asistent na to pitanje, kaže neće penalizirati različite putove

PSA za ljude koji se čude što im java program treba pol godine za obaviti 3×3, nemojte kao ja koristiti LinkedList za iteriranje kroz masu puno stvari jer je sporo. Ako mozete HashSet to je super, LinkedList je za queue isto super samo nemojte molim vas iterirati po 180 tisuca objekata tako…

To vrijedi i za ostale strukture podataka, ako ste sumnjičavi, samo promijenite u koju strukturu spremate nešto i promotrite utjecaj na brzinu, zna bit velika razlika

Da li nekom kod ai.txt podataka koristeći bfs algoritam vraća drukčiji poredak stanja, tj. drukčiji put?
# BFS
[FOUND_SOLUTION]: yes
[STATES_VISITED]: 3
[PATH_LENGTH]: 5
[TOTAL_COST]: 26.0
[PATH]: enroll_artificial_intelligence => complete_lab => fail_continuous => fail_exam => fail_course

S time da je u rješenjima točan put:
[PATH]: enroll_artificial_intelligence => fail_lab => fail_course

Također sam probao isključiti abecedno sortiranje u očajničkom pokušaju da samo dobijem točno rješenje, ali dalo je opet neko krivo rješenje za ai.txt, a za istru.txt se nije prestalo vrtiti. Stoga, to očito ne pomaže iako je moj minibrain mislija da može nekako.

Znam da je napisano da BFS algoritam treba prvo abecedno poredati open listu, tj. frontu pa onda nadodavati na nju nove čvorove. Ali ako abecedno poredamo, pošto su “complete_lab” i “fail_lab” sljedeća dva stanja, “fail_lab” će abecedno uvijek biti prvi. Je li netko imao ovakav problem ili sam ja krivo napisao algoritam?

Uz to, da li je bitno ako nam BFS i UCS algoritmi daju manji broj posjećenih stanja i za istra.txt i za ai.txt (naravno izuzev bfs slučaja za ai.txt), ali svi ostali elementi koje trebamo ispisati su identični kao u pdf-u za laboratorijsku vježbu?

iNut ne trebas sortirat open listu prije dodavanja, nego sortirat listu novih cvorova, pa ih onda dodavat

iNut Uz to, da li je bitno ako nam BFS i UCS algoritmi daju manji broj posjećenih stanja i za istra.txt i za ai.txt (naravno izuzev bfs slučaja za ai.txt), ali svi ostali elementi koje trebamo ispisati su identični kao u pdf-u za laboratorijsku vježbu?

ovo i mene zanima s obzirom na to da mi bfs ispisuje manje za broj posjećenih stanja, osim ako isključim abecedno sortiranje, onda mi ispisuje točno.

Amariska
Možda sam se krivo izrazija, to i napravim pa onda svaki od tih čvorova provjeravam da li su ciljano stanje. Ako nisu, provjerim da li su posjećeni već te ako nisu, tek onda ih stavljam na listu otvorenih čvorova.

Koji algoritam koristit za pronalazak prave cijene puta kod provjere optimisticnosti?

AE UCS

Koliko vam cca. traje izvođenje A* za 3×3?

Rene Jel treba uopće rješit 3×3?

Retard00 da, samo ne treba provjera optimisticnosti u 2 minute zavrsit

Rene Sad sam tek skužio da je 3×3 zapravo ista stvar ko prijašnji problemi pa lako testiram dal radi,
Izvođenje cijelog programa (znači A* + misplaced_heu) mi traje oko 4.4 s dok sama funkcija a_star traje oko 2.9 s. Najvjerojatnije bi moglo i mnogo brže od toga jer sam radio u Python-u.

Rene
Pa 3×3 je u dodatnim zadacima a i demosi su dns rekli da to ne moramo…odakle ti taj info ?

Retard00 lol onda ja nesto jako pogresno radim s a*, hvala

Retard00 Jesi koristio tuple za strukturu cvora ili? Ja sam tako ali mi je na autograderu iscurilo vrijeme za A* i provjeru optimisticnosti na 3×3.
Uz to mi je pao UCS nad 3×3 jer se razlikuje path. Zanimljivo je da je i moj i njihov algoritam nasao path jednake duljine i s istim brojem posjecenih stanja (znaci svih 5 znamenki poklapa) al moj je iz nekog razloga drugaciji…

Retard00 jedno pitanje: KAKO? Meni traje beskonačno više

Rene jaoo ja trajanje a* brojim u satima

~~~~~~~~ koliko ja vidim, u dodatnim zadacima je rješivost slagalice i dokaz vezano za to, optimizacija provjera optimističnosti i konzistentnosti i dizajn heuristika za 3×3. Sam obilazak stanja BFSom, UCSom i A* za 3×3 koliko shvaćam je sastavni dio labosa, a nalazi se i u primjerima za autograder

Kolko vremena treba za ovo?

Gulbash kao i sa svakim labosom koji je na autograder, puno i previše jer više od pola vremena provedeš da shvatiš kako te autograder neće posrati