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https://github.com/dylanhurtado/gnomos-simulation-ia

Simulador de gnomos cocineros (Python/Vue.js)
https://github.com/dylanhurtado/gnomos-simulation-ia

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Simulador de gnomos cocineros (Python/Vue.js)

Awesome Lists containing this project

README 

          
# 🧑‍🍳 Simulación de Gnomos Cocineros 🧙‍♂️



Bienvenidos a **Simulación de Gnomos Cocineros**, una simulación matemática que combina probabilidad y gestión en un entorno fantasioso. Este proyecto busca simular las habilidades únicas de cinco gnomos cocineros que deben cumplir una misión: preparar un banquete para la gran fiesta del pueblo. Enfréntate a desafíos como la gestión del tiempo, la obtención de ingredientes raros y el control de eventos aleatorios que pueden alterar el resultado final.



## 🎯 Objetivo del Proyecto



El objetivo es crear una **simulación automática** que modele el comportamiento de cinco gnomos cocineros: el panadero, el chef de sopas, el pastelero, el carnicero y el aprendiz. Cada gnomo tiene habilidades específicas y sus acciones estarán regidas por **algoritmos probabilísticos avanzados** y **eventos aleatorios**. Al finalizar la simulación, se mostrará un **reporte detallado** con los resultados del banquete y el rendimiento de cada gnomo.



## 🚀 Estado Actual



El proyecto está en una fase inicial y aún no se ha implementado ninguna funcionalidad. La planificación está avanzada y contamos con una visión clara de la arquitectura y los objetivos de cada parte del sistema.



## 🛠️ Funcionalidades Clave



### 🔧 Funcionalidades Principales

- **Simulación automática**: Una vez iniciada, la simulación se ejecuta automáticamente sin intervención del usuario.

- **Cinco gnomos con roles específicos**: Panadero, chef de sopas, pastelero, carnicero y aprendiz, cada uno con habilidades y comportamientos únicos.

- **Probabilidad y gestión de tiempo**: La lógica de la simulación se basa en probabilidades y eventos aleatorios, donde cada tarea tiene un porcentaje de éxito basado en las habilidades del gnomo.

- **Eventos externos**: Se introducen eventos aleatorios como la obtención de ingredientes raros o imprevistos que dificultan la cocción.

- **IA adaptativa**: Cada gnomo sigue patrones de comportamiento inspirados en IA clásica (como los fantasmas de Pacman), adaptándose a los eventos del juego.

- **Reporte final**: Al finalizar la simulación, se genera un reporte con el desempeño de cada gnomo y el resultado del banquete.



### 🌐 Plataforma y Tecnología

- **Frontend**: Construido con **Vue.js**, ofrecerá una interfaz simple para iniciar simulaciones y visualizar los resultados. El tablero de visualización incluirá sprites de los gnomos estilo **pixel art**.

- **Backend**: El motor de simulación será manejado por **Python con Django**, lo que permitirá cálculos complejos y algoritmos probabilísticos.

- **Tiempo Real**: El frontend permitirá una visualización en tiempo real del progreso de la simulación y los eventos que ocurren.

- **Base de datos**: **PostgreSQL** será la base de datos encargada de almacenar los resultados de cada simulación, así como el desempeño de los gnomos.



## 🔮 Futuras Funcionalidades



### 🕹️ Modos y Opciones

- **Simulaciones avanzadas**: Se planea añadir más eventos externos y complejidades a la lógica de los gnomos, para hacer el juego más impredecible.

- **Editor de simulaciones**: En el futuro, se permitirá a los usuarios crear sus propios gnomos con habilidades personalizadas y ajustar las probabilidades de éxito.



### 🎨 Visualización y Animaciones

- **Tablero animado**: Implementaremos un tablero en el frontend que mostrará el progreso de la simulación, incluyendo animaciones de los gnomos cocinando y buscando ingredientes.

- **Sprites estilo pixel art**: Se añadirán gráficos estilo retro para darle un toque divertido y nostálgico a la visualización.



### 🧠 Algoritmos de Probabilidad e IA

- **Comportamiento avanzado de gnomos**: Cada gnomo tendrá un algoritmo único que regirá su comportamiento en base a su rol y habilidades, inspirados en IA como los patrones de movimiento de los fantasmas de Pacman.

- **Eventos externos complejos**: Introduciremos un sistema de eventos aleatorios que incluirá factores externos como el clima, disponibilidad de ingredientes o invitados adicionales al banquete.

  

### ⚙️ Rendimiento y Escalabilidad

- **Escalabilidad en la nube**: Se planea optimizar la simulación para permitir múltiples ejecuciones simultáneas en entornos de servidores como AWS o Heroku.

- **Procesamiento paralelo**: En simulaciones más complejas, el motor podrá hacer uso de procesamiento paralelo para reducir tiempos de cálculo.



## 🛠️ Arquitectura del Sistema



La aplicación sigue una arquitectura de tres capas: **frontend**, **backend** y **base de datos**, con Django como el framework del backend.



```plantuml

@startuml

skinparam style strictuml

actor User

node "Cliente" {

  [Frontend (Vue.js)]

}

node "Servidor" {

  [API Backend (Django)] --> [Motor de Simulación]

  [Motor de Simulación] --> [Base de Datos (PostgreSQL)]

}

User --> [Frontend (Vue.js)]

[Frontend (Vue.js)] --> [API Backend (Django)]

@enduml

```



### Descripción de Componentes



#### Frontend (Vue.js)

- **Funcionalidad**: Proveer una interfaz simple para iniciar la simulación y ver el progreso y resultados.

- **Visualización**: Tablero con sprites de gnomos en **pixel art**, mostrando en tiempo real las tareas que cada gnomo está realizando.



#### Backend (Django)

- **API**: Exponer endpoints REST para iniciar la simulación, consultar resultados y obtener reportes.

- **Motor de Simulación**: Ejecución de la lógica probabilística para la simulación.

- **Persistencia**: Guardar los resultados en la base de datos y generar reportes.



#### Motor de Simulación

- **Lógica de simulación**: Implementada en Python, basada en modelos probabilísticos y eventos aleatorios.

- **IA de Gnomos**: Cada gnomo sigue un algoritmo de comportamiento personalizado.



#### Base de Datos (PostgreSQL)

- **Estructura**:

  - **Tabla Gnomos**: Información sobre cada gnomo (nombre, rol, habilidades).

  - **Tabla Simulaciones**: Registro de cada simulación.

  - **Tabla Resultados**: Resultados individuales de cada gnomo en cada simulación.



## 🎯 ¿Cómo Contribuir?



1. **Clona el repositorio** y crea una rama para tu contribución.

2. Revisa las **issues** abiertas o sugiere mejoras.

3. Implementa nuevas funcionalidades o resuelve bugs.

4. Envía un **pull request** para revisión.



## 🌟 Roadmap del Proyecto



1. **Implementar la lógica básica de simulación**.

2. **Desarrollar el frontend con visualización en tiempo real**.

3. **Añadir eventos aleatorios y algoritmos complejos de IA**.

4. **Optimización para múltiples simulaciones simultáneas en la nube**.

5. **Lanzamiento de una versión beta para pruebas comunitarias**.



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¡Gracias por interesarte en este proyecto! 🚀 Si te gusta la simulación y la gestión de probabilidades, ¡este es el proyecto para ti! 😎



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