खेल "जीवन" का एनालॉग - ईवो

अभिवादन हरजितेली!

हाल ही में मैंने खेल जीवन के बारे में एक लेख पढ़ा, और मुझे याद आया कि इस साल के मई में मैंने इस अभिविन्यास की अपनी परियोजना लिखना शुरू किया था। केवल अब काम की दिनचर्या के लिए उसके प्रति रुचि जल्दी से फीकी पड़ गई, हालाँकि बहुत कुछ लिखा गया था। और अब, इस लेख से प्रेरित होकर, मैंने इस परियोजना को एक धूलदार शेल्फ से लिया और कुछ विशेषताओं को जोड़ा, जिनकी मैं बाद में चर्चा करूंगा।
संक्षेप में, मेरे विकल्प में निम्नलिखित शर्तें हैं:

• जीवन 256 * 256 कोशिकाओं के क्षेत्र में विकसित होता है;
• तीन प्रकार की वस्तुओं को मैदान पर रखा जा सकता है: जीवित प्राणी , भोजन (इसे घास कहते हैं) और पत्थर (बाधा);
• जीवित प्राणी वास्तव में एक संशोधित ट्यूरिंग मशीन है , अधिक सटीक रूप से, यह स्टोर मेमोरी के साथ एक ऑटोमेटन की तरह अधिक है, अर्थात। जीवित प्राणी एक "प्रोसेसर" है जो उनके "आनुवंशिक" कोड को निष्पादित करता है;
• जीवित प्राणियों में कुछ क्रियाओं को करने की क्षमता होती है (चाल, खाना, प्रजनन करना (अब तक केवल प्रतिरूपण द्वारा, उत्परिवर्तन दिन-प्रतिदिन होगा, भविष्य में पार करना होगा), उचित आज्ञा देना;
• घास पर कदम रखते ही इसके जीव रौंदने लगते हैं;
• भोजन को अवशोषित करने के लिए, आपको अगले सेल में होने के नाते, "इस दिशा में खाएं!"
• जीवित प्राणियों में एक स्मृति होती है, जो आपको चक्र, स्थितियों आदि का निर्माण करने की अनुमति देती है, अर्थात। ट्यूरिंग पूर्ण (मुझे सही करें, यदि सही नहीं है!), स्मृति की मात्रा असीमित है;
• जीवित प्राणी मन में मूल्यों को जोड़ और घटा सकते हैं, बिट क्षमता एक बाइट तक सीमित है;
• आनुवंशिक एल्गोरिदम को लागू करने की संभावना है (अभी तक लागू नहीं)।

किसके विवरण दिलचस्प हैं, मैं एक कट के तहत पूछता हूं!

संक्षिप्त विवरण

मैंने कार्यक्रम को इवो ( गिट ) कहा, क्योंकि यह मूल रूप से जीवों के लिए वहां विकसित करने की योजना थी। लेकिन कुछ भी आपको जीवित व्यवहार एल्गोरिथम का वर्णन करने और कार्यक्रम में लोड करने से रोकता है। फिलहाल, केवल कोड को संपादित करके ( MainWindow :: MainWindow () ) में, लेकिन लोडिंग पशुधन जल्द ही लागू किया जाएगा।
Evo C ++ / Qt में लिखा गया है । प्रदर्शन का परीक्षण केवल लिनक्स के तहत किया गया था , हालांकि कार्यक्रम को किसी भी प्लेटफ़ॉर्म पर काम करना चाहिए जो Qt लाइब्रेरी द्वारा समर्थित है।
बाइनरी पाने के लिए, बस करें:

git clone git@github.com:icoz/evo.git cd evo qmake make 

इसलिए, जब आप शुरू करते हैं, तो कई बटन के साथ एक विंडो दिखाई देती है। हम शुरू करते हैं और देखते हैं कि कैसे मैदान रंगों से भर जाता है।


मैं समझाऊंगा कि रंग क्या है:

• शून्यता सफेद है;
• पत्थर लाल है;
• घास, ज़ाहिर है, हरा है;
• और नीले रंग में मैंने जानवरों पर प्रकाश डाला।

शुरुआत में, DSN का उपयोग करके जीवित प्राणियों का आनुवंशिक कोड उत्पन्न किया जाता है। इसलिए कोई जादू नहीं है। सच है, बाद में जादू दिखाई देता है ! कुछ बेतरतीब ढंग से उत्पन्न होने लगता है, एक दूसरे को रेंगने लगता है, और चरागाह भी।
कुछ सरल नियम हैं:

• मैदान पर प्रत्येक 150 (डिफ़ॉल्ट) राउंड, खाने और रौंदने के लिए क्षतिपूर्ति करने के लिए 100 से 1100 घास की कोशिकाओं को फेंक दिया जाता है, और घास के प्रत्येक ब्लेड के लिए एक विशेष रूप से निर्बाध सेल की खोज की जाती है।
• प्रत्येक 500 (डिफ़ॉल्ट) राउंड, 150 बेतरतीब ढंग से उत्पन्न जानवरों को जोड़ा जाता है, जो जीवित रहने की कोशिश करना भी शुरू करते हैं।
• यदि जनसंख्या 1500 व्यक्तियों से अधिक है, तो उन्हें साफ किया जाता है: फिटनेस वाले सभी जानवर == 0 मारे जाते हैं।

तार्किक विभाजन इस प्रकार है।
फ़ील्ड (मैप क्लास) भंडारण और चलती वस्तुओं के कार्यों को लागू करता है, साथ ही साथ भोजन की दी गई मात्रा को बिखेरने का कार्य भी करता है।
दुनिया (वर्ल्ड क्लास) बाहरी दुनिया के साथ जीवित प्राणियों की बातचीत का वर्णन करती है।
पशु (पशु वर्ग के उदाहरण) स्वचालित मशीनें हैं, जिनमें से एक कार्यक्रम एक "आनुवंशिक" कोड है (और मुझे याद है कि प्रत्येक व्यक्ति की स्मृति और उसके दिमाग में जोड़ने और घटाने की क्षमता है)। इस कोड को निष्पादित करने की प्रक्रिया में, शरीर कुछ अन्य निर्णय लेता है। दुनिया इन अनुरोधों को संसाधित करती है (यह सब सिग्नल / स्लॉट की एक प्रणाली के माध्यम से कार्यान्वित किया जाता है)।

स्वीकार्य व्यवहार के मामले में, जीवित प्राणियों को फिटनेस पैरामीटर में वृद्धि के साथ पुरस्कृत किया जाता है। घास के अवशोषण के लिए, फिटनेस 1 से बढ़ जाती है, एक और जीवित प्राणी खाने के लिए - +10 , प्रजनन के लिए - +50 । फिटनेस मूल्य जितना अधिक होगा, शरीर उतना ही सफल होगा। वास्तव में, यह पैरामीटर शरीर की जीवन शक्ति का वर्णन करता है। वैसे, मैं इन प्यारे प्राणियों के जीवन को जटिल बनाने और उन्हें कुछ नया बनाने के लिए नए नियमों की शुरुआत के बारे में आपके सुझावों का इंतजार कर रहा हूं।

यह सब अपमान इस तरह से लागू होता है:

• फ़ील्ड: map.h और map.cpp फ़ाइलों में ;
• दुनिया: world.h , world.cpp ;
• जानवर: animal.h , animal.cpp , common.h ;
• क्या हो रहा है यह देखने के लिए मुख्य विंडो: mainwindow.h , mainwindow.cpp

मैं यह नोट करना चाहूंगा कि कार्यक्रम को अनुकूलित करने के लिए काम किया गया था ताकि यह संसाधनों के टन को अवशोषित न करे। लेकिन अपने काम की बारीकियों को देखते हुए, वह प्रतिशत को भारी भरकम कर देती है। सबसे धीमा फ्रेम प्रदान कर रहा है, इसलिए डिफ़ॉल्ट रूप से, प्रतिपादन केवल प्रत्येक 100 वें दौर में किया जाता है।
पशुधन को बचाते समय, न केवल बाइनरी कोड सहेजा जाता है, बल्कि * .code एक्सटेंशन के साथ एक टेक्स्ट फ़ाइल भी बनाई जाती है , जिसमें इस कोड का डिक्रिप्शन दिया जाता है।

आप और क्या करना चाहते हैं

इच्छा सूची इस प्रकार है:

• अभी भी आनुवांशिक एल्गोरिदम का पर्याप्त कार्यान्वयन नहीं है, ताकि सबसे अधिक दृढ़ व्यक्तियों को चुना और पार किया जा सके। क्रॉसब्रीडिंग का क्रियान्वयन मुझे इसमें सबसे कठिन लगता है, क्योंकि वास्तव में हमें बायटेकोड के 2 सेटों को पार करने की आवश्यकता होती है। (यदि एल्गोरिदम के विचार हैं - तो कृपया टिप्पणी करें)।
• यह उपलब्ध कमांड के सेट की समीक्षा करने के लिए समझ में आ सकता है।
• मैं जानवरों की "दृष्टि" को महसूस करना चाहूंगा, अर्थात्। पड़ोसी कोशिकाओं के प्रकार को निर्धारित करने की क्षमता
• आप जनरेटर को संशोधित कर सकते हैं ताकि जीवित प्राणियों को यादृच्छिक रूप से उत्पन्न न किया जाए, लेकिन टीमों के वजन को ध्यान में रखते हुए।
• प्रदर्शन में सुधार करने के लिए संगणना को समानांतर कैसे करें के विकल्पों पर विचार करें।
• "आनुवांशिक" कोड के लिए एक संपादक लिखें, ताकि जीवित प्राणियों को स्वयं विकसित करना सुविधाजनक हो।

निकट भविष्य में क्या किया जाएगा

आगामी परिवर्तनों की सूची इस प्रकार है:

• जब प्रचार किया जाता है, तो उत्परिवर्तन को "आनुवंशिक" कोड में पेश किया जाएगा।
• "करंट पिक्चर सेव करें" पर क्लिक करने से आपको फ़ाइल का नाम वर्तमान मानचित्र को सहेजने के लिए प्रेरित करेगा।
• सहेजे गए जीवित जानवरों को लोड करना संभव होगा।
• स्टार्टअप पर एक साथ कई जानवरों को फ़ोल्डर से लोड करने की संभावना (काम का नाम - ऑटोरुन-फ़ोल्डर )।

अंत में

जब मैं इस नोट को लिखना शुरू कर रहा था, मेरे पास पृष्ठभूमि में यह कार्यक्रम था (चौथे स्टंप पर और गति के मामले में कोई अनुकूलन नहीं थे)। उस समय, मैं जीवित प्राणियों के लिए फिटनेस = 3441 पर पहुंच गया। ऐसा करने के लिए, 210,000 से अधिक व्यक्ति जीवित और मर गए, और 6,500 से अधिक दौर बीत गए।
वास्तव में दिलचस्प जानवरों को प्राप्त करने के लिए जो कुछ दिलचस्प कर सकते थे, आपको कम से कम 10 ^ 6 राउंड की आवश्यकता थी। शायद कोई और अधिक शक्तिशाली कंप्यूटर, मोड़? लेकिन निश्चित रूप से, यह अधिक दिलचस्प हो जाएगा जब आनुवंशिक एल्गोरिदम और प्रारंभिक सेटों का एक अधिक बुद्धिमान जनरेटर लागू किया जाता है। खैर, जीवित लोगों द्वारा लिखित व्यक्तियों द्वारा उत्पन्न जानवरों के अलावा के साथ। यह आने वाली पीढ़ियों के लिए एक अच्छी शुरुआत देगा।
कोर i5 पर कार्यक्रम संचालित करने के बाद, मैं जल्दी से झुंड के साथ चल पड़ा। जीवन शक्ति पहले से ही 10,390 इकाइयों तक पहुँच गई है!
इन प्यारे जीवों को देखना दिलचस्प है। आप उनके साथ सहानुभूति रखने लगते हैं।
अंत में, यहाँ कुछ दिलचस्प "जीवन" चित्र हैं। दर्शनीय आबादी के प्रवास मार्ग हैं, झुंड के गठन।



सबसे गंभीर परिणाम 36480 है (यह काम के 10 घंटे और 2 * 10 ^ 6 राउंड के बाद है)

डाउनलोड करें, चलाएं, देखें!
कौन परवाह करता है, आप खुद बॉट लिखने की कोशिश कर सकते हैं और देख सकते हैं कि कौन मजबूत है!

वह सब है। आपका ध्यान के लिए धन्यवाद!

बग रिपोर्ट और नई सुविधाओं के सुझावों का स्वागत है।

यूपीडी: म्यूटेशन पहले से ही एक बुनियादी स्तर पर लागू है।
UPD2: बग ट्रैकर
UPD3: विंडोज के लिए बायनेरिज़ के लिए dtf का धन्यवाद
UPD4: विंडोज के लिए नए बायनेरिज़ के लिए धन्यवाद dtf