Automatická sekačka/cs - Revision history

Xdynl00 at 21:14, 12 June 2012

2012-06-12T21:14:11Z

Xdynl00: /* Výsledky */

2012-06-12T19:46:10Z

‎Výsledky

Xdynl00 at 19:39, 12 June 2012

2012-06-12T19:39:46Z

Xdynl00: /* Popis grafického rozhraní modelu */

2012-06-12T19:35:59Z

‎Popis grafického rozhraní modelu

Xdynl00: /* Popis grafického rozhraní modelu */

2012-06-12T19:35:36Z

‎Popis grafického rozhraní modelu

Xdynl00: /* Detailní popis modelu */

2012-06-12T19:34:05Z

‎Detailní popis modelu

Xdynl00: /* Závěr */

2012-06-12T18:52:35Z

‎Závěr

Xdynl00: /* Algoritmus 7: search */

2012-06-12T18:51:43Z

‎Algoritmus 7: search

Xdynl00: /* Algoritmus 7: search */

2012-06-12T18:50:59Z

‎Algoritmus 7: search

Xdynl00 at 18:44, 12 June 2012

2012-06-12T18:44:31Z

@@ Line 7: / Line 7: @@
 *'''Autor''': Ladislav Dyntar
 *'''Typ modelu''': [[Multi-agent systems/cs | multiagentní]]
-*'''Provedeno v:''' [http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ NetLogo 5]
+*'''Provedeno v:''' NetLogo 5<ref>Oficiální stránky projektu NetLogo http://ccl.northwestern.edu/netlogo/</ref>
 =Definice problému=
@@ Line 26: / Line 26: @@
 Možnost [[Live simulation/cs | živé simulace]] jsem předem zavrhl, a to z několika důvodů. Prvním byl výběr vhodných prostor; druhým časové omezení a s ním související možnost simulovat celý model opakovaně, navíc pokaždé s jinými atributy; a posledním pak technologické omezení, jelikož nedisponuji technikou ani znalostmi vhodnými k sestavení mnou navrhované automatické sekačky (jen pro upřesnění dodávám, že se mi, k mému překvapení, při hledání podařilo najít několik výrobců, kteří se podobnými sekačkami již zabývají).
-Rozhodl jsem se tedy využít programu NetLogo verze 5.0, se kterým jsem se seznámil na hodinách předmětu 4IT495 Simulace systémů, vyučovaném na VŠE v Praze.
+Rozhodl jsem se tedy využít programu [[NetLogo/cs | NetLogo]] verze 5.0, se kterým jsem se seznámil na hodinách předmětu 4IT495 Simulace systémů, vyučovaném na VŠE v Praze.
 NetLogo, díky svému jednoduchému, avšak plně upravitelnému grafickému rozhraní umožňuje uživateli navrhovaný systém sledovat přímo za běhu. Je tedy možné ověřit si důsledky jednotlivých nastavení už v rámci samotné simulace a není nutné analyzovat průběh simulace až po jejím ukončení.
-Zároveň je třeba zmínit, že problém sekačky v této práci představuje hledání vhodného algoritmu na prohledávání stavového prostoru. Tuto NP-úplnou optimalizační ulohu mnoho lidí zná spíše pod pojmem Problém Obchodního Cestujícího (Traveling Salesman Problem - TSP). Jedná se o velice komplikovaný algoritmus, prakticky neřešitelný optimálně v polynomiálním čase.
+Zároveň je třeba zmínit, že problém sekačky v této práci představuje hledání vhodného algoritmu na [[Prohledávání stavového prostoru/cs |prohledávání stavového prostoru]]. Tuto [[NP-complete/cs | NP-úplnou]] [[Optimalizační úloha/cs |optimalizační ulohu]] mnoho lidí zná spíše pod pojmem [[Problém Obchodního Cestujícího/cs |Problém Obchodního Cestujícího]] (Traveling Salesman Problem - TSP)<ref>T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, a C. Stein, Introduction to Algorithms. The MIT Press, 2. vydání, 2001.</ref>. Jedná se o velice komplikovaný algoritmus, prakticky neřešitelný optimálně v [[Polynomiální čas/cs | polynomiálním čase]].
 =Detailní popis modelu=
@@ Line 362: / Line 362: @@
 =Reference=
-[1] http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ [http://ccl.northwestern.edu/netlogo/]
+<references />
 =Kód=

@@ Line 159: / Line 159: @@
 =Výsledky=
-[[Simulate/cs | Simulovali]] jsme opakovaně několikrát pro každý [[Algorithm/cs | algoritmus]]. Simulace navíc proběhla ve dvou variantách - s 10 lidmi a 10 zvířaty na pozemku (označeno jako varianta B) a poté bez zvířat a bez lidí (označeno jako varianta A). Průměrné výsledky a specifika jednotlivých algoritmů si probereme níže.
+[[Simulate/cs | Simulovali]] jsme opakovaně několikrát pro každý [[Algorithm/cs | algoritmus]]. Simulace navíc proběhla ve dvou variantách - s 10 lidmi a 10 zvířaty na pozemku (označeno jako varianta B) a poté bez zvířat a bez lidí (označeno jako varianta A). Průměrné výsledky a specifika jednotlivých algoritmů si probereme dále. Dvě tabulky níže shrnují průměrné výsledky prvních 4 algoritmů, a to jak pro variantu A, tak B.
 {| class="wikitable"

@@ Line 75: / Line 75: @@
 *'''Chooser "zpusob-volby-algoritmu"''': určuje, zda všechny sekačky budou následovat stejný algoritmus nebo zda bude každé sekačce zvolen algoritmus náhodně ze seznamu všech algoritmů.
 *'''Input "zmena-polomeru-rozdeleni"''': číselný vstup ovlivňující chování kruhových algoritmů.
-*'''Slider "uhel-otoceni X degrees"''': číselný posuvník (ve stupních) ovlivňující chování vybraných algoritmů (konkrétně: uhel-otoceni, random-uhel-otoceni, kruh-random-dojezd, kruh).
+*'''Slider "uhel-otoceni X degrees"''': číselný posuvník (ve stupních) ovlivňující chování vybraných algoritmů (konkrétně: "[[#Algoritmus 1: uhel-otoceni |uhel-otoceni]]", "[[#Algoritmus 2: random-uhel-otoceni |random-uhel-otoceni]]", "[[#Algoritmus 4: kruh |kruh]]", "[[#Algoritmus 5: kruh s random dojezdem |kruh-random-dojezd]]").
 *'''Input "viditelnost-sekacky"''': vstup ovlivňující chování algoritmu "search", na základě této hodnoty se určuje, jak daleko kolem sebe se sekačka poohlíží po neposekané části trávy.
 *'''Monitor "celkem-zniceni"''': zobrazuje celkový počet poškozených dlaždic.

@@ Line 61: / Line 61: @@
 *'''Monitor "posekano-lehce zniceno"''': zobrazuje počet lehce zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+2''".
 *'''Monitor " posekano-stredne zniceno"''': zobrazuje počet středně zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+3''".
-*'''Monitor " posekano-tezce zniceno"''': zobrazuje počet tězce zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "'''green+4'''".
+*'''Monitor " posekano-tezce zniceno"''': zobrazuje počet tězce zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+4''".
-*'''Monitor " posekano-totalne zniceno"''': zobrazuje počet zcela zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "'''yellow'''".
+*'''Monitor " posekano-totalne zniceno"''': zobrazuje počet zcela zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''yellow''".
 *'''Monitor "musime posekat"''': zobrazuje počet dlaždic na startu simulace.
 *'''Monitor "spotreba"''': zobrazuje spotřebu sekaček provádějících simulaci.

@@ Line 61: / Line 61: @@
 *'''Monitor "posekano-lehce zniceno"''': zobrazuje počet lehce zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+2''".
 *'''Monitor " posekano-stredne zniceno"''': zobrazuje počet středně zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+3''".
-*'''Monitor " posekano-tezce zniceno"''': zobrazuje počet tězce zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+4''".
+*'''Monitor " posekano-tezce zniceno"''': zobrazuje počet tězce zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "'''green+4'''".
-*'''Monitor " posekano-totalne zniceno"''': zobrazuje počet zcela zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''yellow''".
+*'''Monitor " posekano-totalne zniceno"''': zobrazuje počet zcela zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "'''yellow'''".
-*''Monitor "musime posekat"'': zobrazuje počet dlaždic na startu simulace.
+*'''Monitor "musime posekat"''': zobrazuje počet dlaždic na startu simulace.
-*''Monitor "spotreba"'': zobrazuje spotřebu sekaček provádějících simulaci.
+*'''Monitor "spotreba"''': zobrazuje spotřebu sekaček provádějících simulaci.
-*''Monitor "neposekano"'': zobrazuje počet dlaždic, které ještě musíme posekat.
+*'''Monitor "neposekano"''': zobrazuje počet dlaždic, které ještě musíme posekat.
-*''Plot "Posekano v case"'': představuje grafický vývoj jednotlivých monitorovaných proměnných v čase vzhledem k aktuální simulaci.
+*'''Plot "Posekano v case"''': představuje grafický vývoj jednotlivých monitorovaných proměnných v čase vzhledem k aktuální simulaci.
-*''Input "pocet-sekacek-in"'': zde je možné určit počet sekaček, které budou provádět pohyb po prostoru dle zvoleného algoritmu.
+*'''Input "pocet-sekacek-in"''': zde je možné určit počet sekaček, které budou provádět pohyb po prostoru dle zvoleného algoritmu.
-*''Input "pocet-lidi-in"'': zde je možné určit počet lidí, kteří budou provádět náhodný pohyb po prostoru.
+*'''Input "pocet-lidi-in"''': zde je možné určit počet lidí, kteří budou provádět náhodný pohyb po prostoru.
-*''Input "pocet-zvirat-in"'': zde je možné určit počet zvířat, které budou provádět náhodný pohyb po prostoru.
+*'''Input "pocet-zvirat-in"''': zde je možné určit počet zvířat, které budou provádět náhodný pohyb po prostoru.
-*''Slider "pocet-stromu-slider"'': určuje, kolik stromů se na mapě zobrazí.
+*'''Slider "pocet-stromu-slider"''': určuje, kolik stromů se na mapě zobrazí.
-*''Chooser "start-sekacek"'': zde je možné zvolit, v jaké pozici se sekačky na startu simulace objeví.
+*'''Chooser "start-sekacek"''': zde je možné zvolit, v jaké pozici se sekačky na startu simulace objeví.
-*''Chooser "algoritmus"'': zde se provádí volba algoritmu, který budou sekačky využívat po pohyb po prostoru.
+*'''Chooser "algoritmus"''': zde se provádí volba algoritmu, který budou sekačky využívat po pohyb po prostoru.
-*''Chooser "zpusob-volby-algoritmu"'': určuje, zda všechny sekačky budou následovat stejný algoritmus nebo zda bude každé sekačce zvolen algoritmus náhodně ze seznamu všech algoritmů.
+*'''Chooser "zpusob-volby-algoritmu"''': určuje, zda všechny sekačky budou následovat stejný algoritmus nebo zda bude každé sekačce zvolen algoritmus náhodně ze seznamu všech algoritmů.
-*''Input "zmena-polomeru-rozdeleni"'': číselný vstup ovlivňující chování kruhových algoritmů.
+*'''Input "zmena-polomeru-rozdeleni"''': číselný vstup ovlivňující chování kruhových algoritmů.
-*''Slider "uhel-otoceni X degrees"'': číselný posuvník (ve stupních) ovlivňující chování vybraných algoritmů (konkrétně: uhel-otoceni, random-uhel-otoceni, kruh-random-dojezd, kruh).
+*'''Slider "uhel-otoceni X degrees"''': číselný posuvník (ve stupních) ovlivňující chování vybraných algoritmů (konkrétně: uhel-otoceni, random-uhel-otoceni, kruh-random-dojezd, kruh).
-*''Input "viditelnost-sekacky"'': vstup ovlivňující chování algoritmu "search", na základě této hodnoty se určuje, jak daleko kolem sebe se sekačka poohlíží po neposekané části trávy.
+*'''Input "viditelnost-sekacky"''': vstup ovlivňující chování algoritmu "search", na základě této hodnoty se určuje, jak daleko kolem sebe se sekačka poohlíží po neposekané části trávy.
-*''Monitor "celkem-zniceni"'': zobrazuje celkový počet poškozených dlaždic.
+*'''Monitor "celkem-zniceni"''': zobrazuje celkový počet poškozených dlaždic.
 ==Agenti==

← Older revision		Revision as of 19:34, 12 June 2012
Line 54:		Line 54:

	Další překážkou je zahradní domek, který je na mapu umístěn pevně a představuje objekt o rozměrech 2*4 dlaždice. Jeho barva je taktéž nastavena na "''brown''".		Další překážkou je zahradní domek, který je na mapu umístěn pevně a představuje objekt o rozměrech 2*4 dlaždice. Jeho barva je taktéž nastavena na "''brown''".
		+
		+	==Popis grafického rozhraní modelu==
		+	*'''Tlačítko "setup"''': provede inicializaci modelu.
		+	*'''Tlačítko "go"''': spustí simulaci.
		+	*'''Monitor "posekano-spravne"''': zobrazuje počet správně posekaných dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+1''".
		+	*'''Monitor "posekano-lehce zniceno"''': zobrazuje počet lehce zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+2''".
		+	*'''Monitor " posekano-stredne zniceno"''': zobrazuje počet středně zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+3''".
		+	*'''Monitor " posekano-tezce zniceno"''': zobrazuje počet tězce zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''green+4''".
		+	*'''Monitor " posekano-totalne zniceno"''': zobrazuje počet zcela zničených dlaždic, tedy dlaždic s barvou "''yellow''".
		+	*''Monitor "musime posekat"'': zobrazuje počet dlaždic na startu simulace.
		+	*''Monitor "spotreba"'': zobrazuje spotřebu sekaček provádějících simulaci.
		+	*''Monitor "neposekano"'': zobrazuje počet dlaždic, které ještě musíme posekat.
		+	*''Plot "Posekano v case"'': představuje grafický vývoj jednotlivých monitorovaných proměnných v čase vzhledem k aktuální simulaci.
		+	*''Input "pocet-sekacek-in"'': zde je možné určit počet sekaček, které budou provádět pohyb po prostoru dle zvoleného algoritmu.
		+	*''Input "pocet-lidi-in"'': zde je možné určit počet lidí, kteří budou provádět náhodný pohyb po prostoru.
		+	*''Input "pocet-zvirat-in"'': zde je možné určit počet zvířat, které budou provádět náhodný pohyb po prostoru.
		+	*''Slider "pocet-stromu-slider"'': určuje, kolik stromů se na mapě zobrazí.
		+	*''Chooser "start-sekacek"'': zde je možné zvolit, v jaké pozici se sekačky na startu simulace objeví.
		+	*''Chooser "algoritmus"'': zde se provádí volba algoritmu, který budou sekačky využívat po pohyb po prostoru.
		+	*''Chooser "zpusob-volby-algoritmu"'': určuje, zda všechny sekačky budou následovat stejný algoritmus nebo zda bude každé sekačce zvolen algoritmus náhodně ze seznamu všech algoritmů.
		+	*''Input "zmena-polomeru-rozdeleni"'': číselný vstup ovlivňující chování kruhových algoritmů.
		+	*''Slider "uhel-otoceni X degrees"'': číselný posuvník (ve stupních) ovlivňující chování vybraných algoritmů (konkrétně: uhel-otoceni, random-uhel-otoceni, kruh-random-dojezd, kruh).
		+	*''Input "viditelnost-sekacky"'': vstup ovlivňující chování algoritmu "search", na základě této hodnoty se určuje, jak daleko kolem sebe se sekačka poohlíží po neposekané části trávy.
		+	*''Monitor "celkem-zniceni"'': zobrazuje celkový počet poškozených dlaždic.

	==Agenti==		==Agenti==

@@ Line 333: / Line 333: @@
 Při plnění tohoto cíle jsme zjistili, že nejvhodnějším algoritmem bez analýzy širokého prostředí (spoléhající z velké míry na náhodu) je [[#Algoritmus 5: kruh s random dojezdem | kruhový pohyb s přepnutím do náhodného módu]], který podával stabilní výsledky při mnoha nastaveních a dosahoval nejlepšího času. Z výsledků jsme zároveň zjistili, že existuje přímá úměra mezi časem stráveným na pozemku a poškozeným trávníkem. Tento poměr se lišil pouze u algoritmu dlaždice, který měl na stejný čas méně poškozených dlaždic než ostatní. Byl by tedy vhodným řešením pro majitele, který neklade důraz na čas sečení, avšak disponuje ne příliš kvalitní sekačkou, která často trávník ničí.
-V kategorii algoritmů, které dokáží pracovat s celým prostředím a aktivně umí vyhledávat neposekané dlaždice, exceloval algoritmus s názvem "[[#Algoritmus 7: search | search]]". Ten se prokázal jako vysoce efektivní, když dosahoval 8-9x lepších výsledků než ostatní metody pohybu, to vše při minimálním poškození trávníku.
+V kategorii algoritmů, které dokáží pracovat s celým prostředím a aktivně umí vyhledávat neposekané dlaždice, exceloval algoritmus s názvem "[[#Algoritmus 7: search |search]]". Ten se prokázal jako vysoce efektivní, když dosahoval 8-9x lepších výsledků než ostatní metody pohybu, to vše při minimálním poškození trávníku.
 Model nabízí řadu možností pro rozšíření. Kromě implementace nových prvků ovlivňujících model by například bylo vhodné sledovat, za jakou dobu sekačky dosáhnou pokrytí jistého poměru posekaných dlaždic, např. tedy jak rychle daný algoritmus zvládá posekat 90 % celé plochy. Další možností by bylo omezit dobu pobytu sekačky na pozemku a sledovat, kolik dlaždic za takto stanovenou dobu dokáže posekat. Práce by v budoucnu mohla být rozšířena i o podrobnější studium vlivu jednotlivých argumentů na výsledky algoritmů pohybu.

@@ Line 311: / Line 311: @@
 ==Algoritmus 7: search==
-Nejpokročilejší algoritmus s názvem "'''search'''" jasně překonal všechny své předchůdce. Dosahoval '''8-9x lepších výsledků''' než druhý nejrychlejší algoritmus "[[#Algoritmus 5: kruh s random dojezdem |Kruh s random dojezdem]]" a škody na pozemku byly '''téměř minimální''' (v průměru okolo 23-27 poškozených dlaždic).  Tyto skvělé výsledky jsou dány hlavně tím, že algoritmus dokázal analyzovat celé prostředí pozemku a efektivně vyhledávat neposekané kusy trávy. Narozdíl od ostatních algoritmů (s výjimkou algoritmu "[[#Algoritmus 6: dlazdice | dlaždice]]", kde byla viditelnost sekačky značně omezena), tak "[[#Algoritmus 7: search | search]]" netrávil čas neefektivním pojížděním po již posekaných částech spoléhajíc na náhodu.
+Nejpokročilejší algoritmus s názvem "'''search'''" jasně překonal všechny své předchůdce. Dosahoval '''8-9x lepších výsledků''' než druhý nejrychlejší algoritmus "[[#Algoritmus 5: kruh s random dojezdem |Kruh s random dojezdem]]" a škody na pozemku byly '''téměř minimální''' (v průměru okolo 23-27 poškozených dlaždic).  Tyto skvělé výsledky jsou dány hlavně tím, že algoritmus dokázal analyzovat celé prostředí pozemku a efektivně vyhledávat neposekané kusy trávy. Narozdíl od ostatních algoritmů (s výjimkou algoritmu "[[#Algoritmus 6: dlazdice |dlaždice]]", kde byla viditelnost sekačky značně omezena), tak "[[#Algoritmus 7: search |search]]" netrávil čas neefektivním pojížděním po již posekaných částech spoléhajíc na náhodu.
 {| class="wikitable"

@@ Line 135: / Line 135: @@
 =Výsledky=
-Simulovali jsme opakovaně několikrát pro každý algoritmus. Simulace navíc proběhla ve dvou variantách - s 10 lidmi a 10 zvířaty na pozemku (označeno jako varianta B) a poté bez zvířat a bez lidí (označeno jako varianta A). Průměrné výsledky a specifika jednotlivých algoritmů si probereme níže.
+[[Simulate/cs | Simulovali]] jsme opakovaně několikrát pro každý [[Algorithm/cs | algoritmus]]. Simulace navíc proběhla ve dvou variantách - s 10 lidmi a 10 zvířaty na pozemku (označeno jako varianta B) a poté bez zvířat a bez lidí (označeno jako varianta A). Průměrné výsledky a specifika jednotlivých algoritmů si probereme níže.
 {| class="wikitable"
@@ Line 180: / Line 180: @@
 ==Algoritmus 1: uhel-otoceni==
-Tento velice jednoduchý algoritmus se ukázal býti naprosto nevhodným pro pohyb v prostoru bez lidí a bez zvířat. Protože jsme se pohybovali ve čtvercovém prostředí, úhly jako 45, 90, 30 atd. stupňů se vůbec nedokončily. Průměr 96 961 ticků je nejhorším výsledkem, době strávené na pozemku pak odpovídal i počet zničených dlaždic s trávou, v průměru 2 170 zničených dlaždic. A to nebyl do průměru započítán výsledek hraničící s nekonečnem v případě úhlu 45 stupňů.
+Tento velice jednoduchý algoritmus se ukázal býti naprosto nevhodným pro pohyb v prostoru bez lidí a bez zvířat. Protože jsme se pohybovali ve čtvercovém prostředí, úhly jako 45, 90, 30 atd. stupňů se vůbec nedokončily. Průměr '''96 961 ticků''' je nejhorším výsledkem, době strávené na pozemku pak odpovídal i počet zničených dlaždic s trávou, v průměru '''2 170 zničených dlaždic'''. A to nebyl do průměru započítán výsledek hraničící s nekonečnem v případě úhlu 45 stupňů.
-Ve variantě B dosahoval algoritmus stejně špatných výsledků, 128 327 ticků a průměrné poškození 2 313.
+Ve variantě B dosahoval algoritmus stejně špatných výsledků, '''128 327 ticků a průměrné poškození 2 313'''.
 Špatné výsledky jsou dány hlavně absencí náhody ve variantě A a spoléháním na srážku s některým z ostatních agentů ve variantě B.
@@ Line 189: / Line 189: @@
 ==Algoritmus 2: random-uhel-otoceni==
-Bylo až s překvapením, že jsme mírnou změnou výpočtu úhlu otočení (použitím náhodného generátoru) dokázali dosáhnout až o 1/3 lepších výsledků než u předešlé varianty algoritmu.
+Bylo až s překvapením, že jsme mírnou změnou výpočtu úhlu otočení (použitím náhodného generátoru) dokázali dosáhnout až o '''1/3 lepších výsledků''' než u předešlé varianty algoritmu.
   [[File:xdynl00-pic2.png]]
@@ Line 199: / Line 199: @@
 ==Algoritmus 6: dlazdice==
-Algoritmus dlaždice pro mě byl pravděpodobně největším zklamáním. Ačkoliv jsem do této metody vkládal hodně naděje, dosahovala pouze podprůměrných výsledků. Vinu přisuzuji části kódu metody, která reaguje na nenalezení dlaždice s neposekanou trávou, kde dochází k největšímu opotřebovávání okolních dlaždic.
+Algoritmus dlaždice pro mě byl pravděpodobně největším zklamáním. Ačkoliv jsem do této metody vkládal hodně nadějí, dosahovala pouze podprůměrných výsledků. Vinu přisuzuji části kódu metody, která reaguje na nenalezení dlaždice s neposekanou trávou, kde dochází k největšímu opotřebovávání okolních dlaždic.
 [[File:xdynl00-pic4a.png]]
@@ Line 306: / Line 306: @@
 Algoritmus pojmenovaný "kruh s random dojezdem" vznikl prakticky náhodou, čím více jsem ale o něm přemýšlel, tím lepší variantou se jevil. Vycházel jsem z teorie, že na začátku, kdy je velká většina pozemku neposekaná, se sekačce vyplatí jezdit v kruzích a systematicky tak posekat co nejvíce plochy. Po nějaké době by však bylo vhodné, aby sekačka změnila svůj styl pohybu a začala se po dlaždicích pohybovat více náhodně, aby tak dokázala pokrýt zbývající neposekané části.
-Tuto teorii následně prokázala i samotná měření, algoritmus dosahoval druhých nejlepších a hlavně stabilních výsledků.
+Tuto teorii následně prokázala i samotná měření, algoritmus dosahoval '''druhých nejlepších a hlavně stabilních výsledků'''.
   [[File:xdynl00-pic5.png]]
 ==Algoritmus 7: search==
-Nejpokročilejší algoritmus s názvem "search" jasně překonal všechny své předchůdce. Dosahoval 8-9x lepších výsledků než druhý nejrychlejší algoritmus "Kruh s random dojezdem" a škody na pozemku byly téměř minimální (v průměru okolo 23-27 poškozených dlaždic).  Tyto skvělé výsledky jsou dány hlavně tím, že algoritmus dokázal analyzovat celé prostředí pozemku a efektivně vyhledávat neposekané kusy trávy.  Narozdíl od ostatních algoritmů (s výjimkou algoritmu "dlaždice", kde byla viditelnost sekačky značně omezena), tak "search" netrávil čas neefektivním pojížděním po již posekaných částech spoléhajíc na náhodu.
+Nejpokročilejší algoritmus s názvem "'''search'''" jasně překonal všechny své předchůdce. Dosahoval '''8-9x lepších výsledků''' než druhý nejrychlejší algoritmus "[[#Algoritmus 5: kruh s random dojezdem | Kruh s random dojezdem]]" a škody na pozemku byly '''téměř minimální''' (v průměru okolo 23-27 poškozených dlaždic).  Tyto skvělé výsledky jsou dány hlavně tím, že algoritmus dokázal analyzovat celé prostředí pozemku a efektivně vyhledávat neposekané kusy trávy. Narozdíl od ostatních algoritmů (s výjimkou algoritmu "[[#Algoritmus 6: dlazdice | dlaždice]]", kde byla viditelnost sekačky značně omezena), tak "[[#Algoritmus 7: search | search]]" netrávil čas neefektivním pojížděním po již posekaných částech spoléhajíc na náhodu.
 {| class="wikitable"
@@ Line 331: / Line 331: @@
 Cílem simulace bylo pozorovat vliv jednotlivých algoritmů a jejich nastavení na dobu trvání sečení a s tím související růst nákladů. Při volbě nejlepšího algoritmu bylo nutné zároveň sledovat poškození trávníku, jakého jednotlivé algoritmy dosahují.
-Při plnění tohoto cíle jsme zjistili, že nejvhodnějším algoritmem bez analýzy širokého prostředí (spoléhající z velké míry na náhodu) je kruhový pohyb s přepnutím do náhodného módu, který podával stabilní výsledky při mnoha nastaveních a dosahoval nejlepšího času. Z výsledků jsme zároveň zjistili, že existuje přímá úměra mezi časem stráveným na pozemku a poškozeným trávníkem. Tento poměr se lišil pouze u algoritmu dlaždice, který měl na stejný čas méně poškozených dlaždic než ostatní. Byl by tedy vhodným řešením pro majitele, který neklade důraz na čas sečení, avšak disponuje ne příliš kvalitní sekačkou, která často trávník ničí.
+Při plnění tohoto cíle jsme zjistili, že nejvhodnějším algoritmem bez analýzy širokého prostředí (spoléhající z velké míry na náhodu) je [[#Algoritmus 5: kruh s random dojezdem | kruhový pohyb s přepnutím do náhodného módu]], který podával stabilní výsledky při mnoha nastaveních a dosahoval nejlepšího času. Z výsledků jsme zároveň zjistili, že existuje přímá úměra mezi časem stráveným na pozemku a poškozeným trávníkem. Tento poměr se lišil pouze u algoritmu dlaždice, který měl na stejný čas méně poškozených dlaždic než ostatní. Byl by tedy vhodným řešením pro majitele, který neklade důraz na čas sečení, avšak disponuje ne příliš kvalitní sekačkou, která často trávník ničí.
-V kategorii algoritmů, které dokáží pracovat s celým prostředím a aktivně umí vyhledávat neposekané dlaždice, exceloval algoritmus s názvem "search". Ten se prokázal jako vysoce efektivní, když dosahoval 8-9x lepších výsledků než ostatní metody pohybu, to vše při minimálním poškození trávníku.
+V kategorii algoritmů, které dokáží pracovat s celým prostředím a aktivně umí vyhledávat neposekané dlaždice, exceloval algoritmus s názvem "[[#Algoritmus 7: search | search]]". Ten se prokázal jako vysoce efektivní, když dosahoval 8-9x lepších výsledků než ostatní metody pohybu, to vše při minimálním poškození trávníku.
-Model nabízí řadu možností pro rozšíření. Kromě implementace nových prvků ovlivňujících model by například bylo vhodné sledovat, za jakou dobu sekačky dosáhnou pokrytí jistého poměru posekaných dlaždic, např. tedy jak rychle daný algoritmus zvládá posekat 90 % celé plochy. Další možností by bylo omezit dobu pobytu sekačky na pozemku a sledovat, kolik dlaždic za takto stanovenou dobu dokáže posekat.
+Model nabízí řadu možností pro rozšíření. Kromě implementace nových prvků ovlivňujících model by například bylo vhodné sledovat, za jakou dobu sekačky dosáhnou pokrytí jistého poměru posekaných dlaždic, např. tedy jak rychle daný algoritmus zvládá posekat 90 % celé plochy. Další možností by bylo omezit dobu pobytu sekačky na pozemku a sledovat, kolik dlaždic za takto stanovenou dobu dokáže posekat. Práce by v budoucnu mohla být rozšířena i o podrobnější studium vlivu jednotlivých argumentů na výsledky algoritmů pohybu.
 =Reference=