Je termine l’implémentation de la mécanique du jeu, pour pouvoir passer ensuite à la construction de l’algorithme génétique.

$ tree
.
├── lib
│   ├── hanoi
│   │   ├── board.rb
│   │   ├── game.rb
│   │   └── rules.rb
│   └── hanoi.rb
└── spec
    ├── board_spec.rb
    ├── game_spec.rb
    ├── integration
    │   └── game_spec.rb
    └── spec_helper.rb

J’ai mis le code sur Github pour que vous puissiez le voir dans son ensemble.

La classe Board gagne une méthode move, sans intelligence aucune:

module Hanoi

  class Board

    def initialize(number_of_pieces)
      @pegs = [ (1..number_of_pieces).to_a.reverse, [], [] ]
    end

    def position
      @pegs
    end

    def position=(pegs)
      @pegs = pegs
    end

    def eval
      @pegs[1].reduce(0, :+) + 2 * @pegs[2].reduce(0, :+)
    end

    def move(from, to)
      piece = @pegs[from - 1].pop
      @pegs[to - 1].push(piece)
    end
  end

end

La mécanique du jeu est assurée par la classe Game, qui délègue à Board et se repose sur un module Rules pour les décisions:

module Hanoi

  class Game

    def initialize(board)
      @board = board
    end

    def move(from: 1, to: 1)
      @board.move(from, to) if Rules.valid?(@board, from, to)
    end

    def win?
      Rules.win?(@board)
    end

    def position
      @board.position
    end
  end

end

module Hanoi::Rules

  def self.valid?(board, from, to)
    return false if board.position[from - 1].empty?
    return true if board.position[to - 1].empty?
    if board.position[from - 1][0] < board.position[to - 1][0]
      true
    else
      false
    end
  end

  def self.win?(board)
    if board.position[0].empty? && board.position[1].empty?
      true
    else
      false
    end
  end

end

Voilà, notre futur algorithme génétique a maintenant les moyens d’évaluer une suite de mouvements, reste plus qu’à le coder ;)

À demain.