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search

Este módulo proporciona una función para realizar una búsqueda por haz (beam search) y encontrar soluciones para un estado dado.

Función: beam_search: Realiza una búsqueda por haz para encontrar soluciones en un entorno de Cubo de Rubik.

MAX_BATCH_SIZE​

El número máximo de estados que pasan a través de una DNN en un solo paso hacia adelante (forward-pass).

def beam_search(
    env,
    model,
    beam_width,
    ergonomic_bias=None,
    extra_depths=0,
    max_depth=100
)

Realiza una búsqueda por haz para encontrar soluciones para un estado desordenado dado.

Argumentos:

  • env Cube3 - El entorno del Cubo de Rubik que representa el estado desordenado.
  • model torch.nn.Module - La DNN utilizada para predecir la distribución de probabilidad de los siguientes movimientos para cada estado.
  • beam_width int - El número máximo de candidatos a mantener en cada paso de la búsqueda.
  • ergonomic_bias dict o None - Un diccionario que especifica el sesgo ergonómico para los movimientos, si está disponible.
  • extra_depths int - El número de profundidades adicionales a buscar más allá de la profundidad de la primera solución.
  • max_depth int - La profundidad máxima de búsqueda, debe ser igual o mayor que el Número de Dios (20 para el Cubo de Rubik en HTM).

Retorna:

  • dict | None: Si se encuentra al menos una solución, un diccionario con las siguientes claves:
  1. "solutions": Una lista de soluciones óptimas o casi óptimas encontradas durante la búsqueda.
  2. "num_nodes": El número total de nodos expandidos durante la búsqueda.
  3. "time": El tiempo empleado (en segundos) para completar la búsqueda.

En caso contrario, None.

_reflect_setup​

def _reflect_setup(ergonomic_bias, env)

Inicializa el sesgo ergonómico si se proporciona.

Argumentos:

  • ergonomic_bias dict o None - Un diccionario que especifica el sesgo ergonómico para los movimientos, si está disponible.
  • env Cube3 - El entorno del Cubo de Rubik que representa el estado desordenado.

Retorna:

  • ergonomic_bias numpy.ndarray - El sesgo ergonómico para los movimientos, si está disponible.
  • env Cube3 - El entorno del Cubo de Rubik que representa el estado desordenado.

predict​

@torch.inference_mode()
def predict(model, batch_x, ergonomic_bias, env)

Predice la distribución de probabilidad de los siguientes movimientos para cada estado.

Argumentos:

  • model torch.nn.Module - La DNN utilizada para predecir la distribución de probabilidad de los siguientes movimientos para cada estado.
  • batch_x numpy.ndarray - Lote de estados.
  • ergonomic_bias dict o None - Un diccionario que especifica el sesgo ergonómico para los movimientos, si está disponible.
  • env Cube3 - El entorno del Cubo de Rubik que representa el estado desordenado.

Retorna:

  • batch_logprob numpy.ndarray - El logaritmo de la probabilidad de cada movimiento para cada estado.
nota

La inferencia con Precisión Mixta Automática es ligeramente más rápida que la de precisión media simple (con model.half()) por algunas razones.

update_candidates​

def update_candidates(candidates, batch_logprob, env, depth, beam_width)

Expande las rutas candidatas con las probabilidades predichas de los siguientes movimientos.

Argumentos:

  • candidates dict - Un diccionario que contiene las rutas candidatas, las probabilidades acumuladas y los estados.
  • batch_logprob numpy.ndarray - El logaritmo de la probabilidad de cada movimiento para cada estado.
  • env Cube3 - El entorno del Cubo de Rubik que representa el estado desordenado.
  • depth int - La profundidad actual de la búsqueda.
  • beam_width int - El número máximo de candidatos a mantener en cada paso de la búsqueda.

Retorna:

  • candidates dict - El diccionario actualizado que contiene las rutas candidatas, las probabilidades acumuladas y los estados.

_get_prune_idx​

def _get_prune_idx(candidates_paths, allow_wide, depth)

Obtiene los índices de los candidatos a podar basándose en los movimientos anteriores.

Argumentos:

  • candidates_paths numpy.ndarray - Las rutas de los estados candidatos.
  • allow_wide bool - Si se permiten movimientos anchos (wide moves).
  • depth int - La profundidad actual de la búsqueda.

Retorna:

  • prune_idx numpy.ndarray - Los índices de los candidatos a podar.
nota

Usar numba.jit en realidad ralentiza esta función.

_update_states​

def _update_states(candidate_states, candidate_paths, env)

Actualiza los estados basándose en las rutas expandidas.

Argumentos:

  • candidate_states numpy.ndarray - Los estados de los estados candidatos.
  • candidate_paths numpy.ndarray - Las rutas de los estados candidatos.
  • env Cube3 - El entorno del Cubo de Rubik que representa el estado desordenado.

Retorna:

  • candidate_states numpy.ndarray - Los estados actualizados de los estados candidatos.

_map_state​

def _map_state(candidate_states, target_ix, source_ix)

Realiza el reemplazo de pegatinas a nivel de lote.

Argumentos:

  • candidate_states numpy.ndarray - Los estados de los estados candidatos.
  • target_ix numpy.ndarray - Los índices de destino para el reemplazo de pegatinas.
  • source_ix numpy.ndarray - Los índices de origen para el reemplazo de pegatinas.

Retorna:

  • candidate_states numpy.ndarray - Los estados actualizados de los estados candidatos.
nota

Usar numba.jit en realidad ralentiza esta función.