Искусственный интеллект. Машинное обучение

where(maze == 0)

start_position = (start_position[0][0], start_position[1][0])

# Функция для нахождения оптимального пути через динамическое программирование

def find_optimal_path(maze):

# Инициализация функции ценности

value_function = np.zeros_like(maze, dtype=float)

# Перебираем каждую ячейку лабиринта

for i in range(len(maze)):

for j in range(len(maze[0])):

# Если ячейка – выход, присваиваем ей максимальное значение функции ценности

if maze[i][j] == 2:

value_function[i][j] = 100

# Если ячейка – препятствие, присваиваем ей минимальное значение функции ценности

elif maze[i][j] == 1:

value_function[i][j] = -float('inf')

else:

# Для остальных ячеек присваиваем среднее значение функции ценности соседей

neighbors = []

if i > 0: neighbors.

if i < len(maze) – 1: neighbors.append(value_function[i + 1][j])

if j > 0: neighbors.append(value_function[i][j – 1])

if j < len(maze[0]) – 1: neighbors.append(value_function[i][j + 1])

value_function[i][j] = max(neighbors) – 1

# Инициализируем путь

path = [start_pos

current_position = start_position

# Ищем оптимальный путь, двигаясь по ячейкам с максимальной функцией ценности

while maze[current_position] != 2:

next_positions = []

next_values = []

# Перебираем соседние ячейки

for i in [-1, 0, 1]:

for j in [-1, 0, 1]:

if (i == 0 or j == 0) and (i != 0 or j != 0):

neighbor_position = (current_position[0] + i, current_position[1] + j)

if 0 <= neighbor_position[0] < len(maze) and 0 <= neighbor_position[1] < len(maze[0]):

next_positions.append(neighbor_position)

next_values.append(value_function[neighbor_position[0]][neighbor_position[1]

# Двигаемся к следующей ячейке с максимальной функцией ценности

next_position = next_positions[np.argmax(next_values)]

path.append(next_position)

current_position = next_position

return path

# Находим оптимальный путь

optimal_path = find_optimal_path(maze)

# Выводим лабиринт с оп

тимальным путем

for i in range(len(maze)):

for j in range(len(maze[0])):

if (i, j) in optimal_path:

print('*', end=' ')

else:

print(maze[i][j], end=' ')

print()

```

Этот код находит оптимальный путь через лабиринт, используя динамическое программирование, и выводит лабиринт с пометкой оптимального пути символом "*".