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330
core/src/main/java/com/gitee/drinkjava2/frog/brain/Genes.java
Normal file
@@ -0,0 +1,330 @@
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* Copyright 2018 the original author or authors.
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* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
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* use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
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* the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by
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* applicable law or agreed to in writing, software distributed under the
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* License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS
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* OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific
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* language governing permissions and limitations under the License.
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*/
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package com.gitee.drinkjava2.frog.brain;
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import com.gitee.drinkjava2.frog.Animal;
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import com.gitee.drinkjava2.frog.Env;
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import static com.gitee.drinkjava2.frog.Env.BRAIN_SIZE;
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/**
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* Genes代表不同的脑细胞参数，对应每个参数，用8叉/4叉/2叉树算法给每个细胞添加细胞参数和行为。
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* 每个脑细胞用一个long来存储，所以目前最多允许64个基因位,
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* 多字节参数可以由多个基因位决定。每个基因位都由一个单独的阴阳8/4/2叉树控制，多个基因就组成了一个8/4/2叉树阵列 基因+分裂算法=结构
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* 基因+分裂算法+遗传算法=结构的进化
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*
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* 这个类里定义每个基因位的掩码以及对应基因的细胞行为, 脑结构的所有参数，都要用基因来控制。开始时可以有常量、魔数，但以后都放到基因里去自动进化。
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*
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* 原则：
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* 1.复杂的人脑是由单个细胞通过随机算法和遗传算法进化出来，所以所有算法都只需要针对一个细胞进行编程就可以了。
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* 2.随机的组合如果想要获得唯一的复杂结果，哪么随机的因素必然不能太多，道理很简单，因为如果随机因素太多，那么从概率上就是极小概率事件，也就不可能发生。
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* 3.神经网络即是决定性的，也是无法预测的。当太多细胞组合后，就相当于有无数个三体，所以虽然系统是决定性的，但也是无法预测行为的。但因为随机的因素必然不能太多,所以宏观表现上也有共性，即动物和人的思维表现有相似的现象。
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*
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*
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* @author Yong Zhu
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* @since 10.0
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@SuppressWarnings("all")
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public class Genes { // Genes登记所有的基因， 指定每个基因允许分布的空间范围。注意登录完后还要并针对每个基因在active方法里写出它对应的细胞行为
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public static int GENE_MAX = 64; // 目前最多允许64个基因
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public static int GENE_NUMBERS = 0; // 这里统计定义了多少个基因
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private static int zeros = 0; // 当前基因位掩码0个数
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public static boolean[] display_gene = new boolean[GENE_MAX]; // 如果这个参数为真，此基因显示在脑图上,此设定不影响逻辑
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public static boolean[] fill_gene = new boolean[GENE_MAX]; // 如果这个参数为真，此基因填充指定的区域，而不是由分裂算法随机生成
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public static String[] name_gene = new String[GENE_MAX]; // 如果这个参数为真，此基因填充指定的区域，而不是由分裂算法随机生成
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public static int[] xLimit = new int[GENE_MAX]; // 用来手工限定基因分布范围，详见register方法
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public static int[] yLimit = new int[GENE_MAX];
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public static int[] zLimit = new int[GENE_MAX];
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/**
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* Register a gene 依次从底位到高位登记所有的基因掩码及对应的相关参数
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*
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* @param maskBits
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* how many mask bits 掩码位数，即有几个1
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* @param display
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* whether to display the gene on the BrainPicture 是否显示在脑图
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* @param fill
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* whether to fill to specified 3D/2D/1D/1Point area
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* 是否直接用此基因填充指定的区域，区域可以是三维、二维、线状及一个点
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* @param x_limit
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* gene only allow on specified x layer 如x_layer大于-1，且y_layer=-1,
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* 表示只生成在指定的x层对应的yz平面上，这时采用4叉树而不是8叉树以提高进化速度
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* @param y_limit
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* gene only allow on specified x, y axis
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* 如大于-1，表示只生成在指定的x,y坐标对应的z轴上，这时采用2叉阴阳树算法
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* @param z_limit
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* gene only allow on specified x, y, z 点上, 表示手工指定基因位于x,y,z坐标点上
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* @return a long wtih mask bits
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* 返回基因掩码，高位由maskBits个1组成，低位是若干个0，以后判断一个cell上是否含有这个基因，只需要用cell对应的long和这个
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* 掩码做与运算即可
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*/
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public static long register(int maskBits, boolean display, boolean fill, int x_limit, int y_limit, int z_limit) {
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for (int i = GENE_NUMBERS; i < GENE_NUMBERS + maskBits; i++) {
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display_gene[i] = display;
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fill_gene[i] = fill;
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xLimit[i] = x_limit;
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yLimit[i] = y_limit;
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zLimit[i] = z_limit;
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}
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String one = "";
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String zero = "";
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for (int i = 1; i <= maskBits; i++)
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one += "1";
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for (int i = 1; i <= GENE_NUMBERS; i++)
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zero += "0";
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zeros = GENE_NUMBERS;
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GENE_NUMBERS += maskBits;
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if (GENE_NUMBERS >= GENE_MAX) {//
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System.out.println("目前基因位数不能超过" + GENE_MAX);
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System.exit(-1);
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}
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return Long.parseLong(one + zero, 2); // 将类似"111000"这种字符串转换为长整
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}
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public static long register(int... pos) {// 登记并指定基因允许分布的位置
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return register(1, true, false, pos[0], pos[1], pos[2]);
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}
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public static long registerFill(int... pos) {// 登记并手工指定基因填满的位置
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return register(1, true, true, pos[0], pos[1], pos[2]);
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}
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private static boolean is(long cell, long geneMask) { // 判断cell是否含某个基因，这个不移位b
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return (cell & geneMask) > 0;
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}
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private static long b = 1; //以实现is(cell)方法每调用一次b就移位一次的效果，用全局静态变量可以省去方法调用时多传一个参数
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private static int bIndex = 0; //ib从1到64，当前b对应的序号
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public static void from(int n) {//b从哪一位开始, 第一个序号为0依次类推
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b = 1L << n;
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bIndex = n;
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}
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public static boolean is_(long cell) { // 判断cell是否含b这个基因掩码，并左移位全局静态变量b一位，用下划线命名表示移位
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checkIndex();
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boolean result = (cell & b) > 0;
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b = b << 1;
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bIndex++;
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return result;
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}
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public static boolean is_(long cell, String name) { // 判断cell是否含b这个基因掩码，并左移位全局静态变量b一位，用下划线命名表示移位，第二个参数赋给基因一个名字以方便调试
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name_gene[bIndex] = name;
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checkIndex();
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boolean result = (cell & b) > 0;
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b = b << 1;
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bIndex++;
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return result;
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}
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public static void checkIndex() {//范围检查，使用的基因位数不能超过登记的位数, 这个方法
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if (bIndex > GENE_NUMBERS) {
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System.out.println("bIndex=" + bIndex);
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System.out.println(", b=" + Long.toBinaryString(b));
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System.out.println(", GENE_NUMBERS=" + GENE_NUMBERS);
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throw new RuntimeException("登记的基因位不够用，要再登记多一点");
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}
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}
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private static void is_(Animal a, int z, long c, boolean bl) { // 判断c是否含当前b这个基因掩码且符合条件bl,则左移位全局静态变量b一位且激活当前细胞c
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checkIndex();
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if ((c & b) > 0 && bl)
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a.setEngZ(z, 1);
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b = b << 1;
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bIndex++;
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}
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private static void is_(Animal a, int z, long c, boolean bl, String name) {
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||||
name_gene[bIndex] = name;
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||||
checkIndex();
|
||||
if ((c & b) > 0 && bl)
|
||||
a.setEngZ(z, 1);
|
||||
b = b << 1;
|
||||
bIndex++;
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||||
}
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private static int int_(long cell, int n) { //cell以当前基因掩码b开始，连续取n位成为0~2^n之间的整数返回，并把全局静态变量b左移n位
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int result = 0;
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long bb = 1L;
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for (int i = 0; i < n; i++) {
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||||
checkIndex();
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if ((cell & b) > 0)
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result += bb;
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||||
bb = bb << 1;
|
||||
bIndex++;
|
||||
b = b << 1;
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}
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return result;
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}
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private static final int NA = -1;
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// ============开始登记基因==========
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// 登记细胞间关联(触突树突)
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static {
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register(BRAIN_SIZE + 20, true, false, 0, 0, NA); //先登记一些基因位，分布在x=0, y=0的z轴上， 每个基因位的作用（对应各种细胞类型、行为）后面再说
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}
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private static void init(Animal a) {
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{//初始化每个细胞的初始电阻，暂定单个细胞的所有正连线和负连线初始电阻相同
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for (int z = 0; z < Env.BRAIN_SIZE; z++) {//本版本所有细胞都排成一条线，位于 z轴上
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long c = a.cells[0][0][z]; //当前细胞是一个long类型
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from(BRAIN_SIZE); //前6位定义静态正负初始电阻
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float pRes = 0.14f * int_(c, 3); //res 在0~1之间，初始值由随机基因决定的常数位置的值决定
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float nRes = 0.14f * int_(c, 3); //res 在0~1之间
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for (int i = 0; i < Env.BRAIN_SIZE; i++) {
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a.posWeight[z][i] = pRes;
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a.negWeight[z][i] = nRes;
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}
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}
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}
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}
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// ========= active方法在每个主循环都会调用，用来存放细胞的行为，这是个重要方法 ===========
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public static void active(Animal a) {
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if (Env.step == 0) //假设每个细胞的初始权重各不相同，在第一次调用时先根据基因初始化权重值
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init(a);
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int start = 0; //start是常数数组的起始点，常数与细胞基因无关，不参与空间分布
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float cCellValve = a.consts[start++]; //细胞激活的常量阀值，神经元细胞至少能量多少，才会对激活输出细胞
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float cWeigthLostRate = a.consts[start++]; //权重随时间的遗忘率
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||||
float cActiveLostRate = a.consts[start++]; //活跃度随时间的遗忘率
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float cWeightSweetAddRate = a.consts[start++]; //权重随奖励的增加率
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float cWeightBitterAddRate = a.consts[start++]; //权重随苦味的增加率
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float cEnergyLostRate = a.consts[start++]; //每个细胞能量丢失的速度
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float cSweetBitterWeightEnhenceRate = a.consts[start++]; //甜苦事件权重增加倍率
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for (int z = 0; z < Env.BRAIN_SIZE; z++) {//本版本所有细胞都排成一条线，位于 z轴上
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long c = a.cells[0][0][z];
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float e = a.getEng(0, 0, z);//当前细胞的能量
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from(BRAIN_SIZE + 6); //前BRAIN_SIZE个保存是否与其它细胞存在连线，然后6个保存初始化权重常量，这里跳过前这些个
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//===============然后根据所含的各种乱七八糟基因，实作这个细胞的逻辑 ==============
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//哪些情况细胞无中生有产生能量
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//产生能量的来源有active、反相器、感官细胞激活、接收能量这几种原因,
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if (is_(c, "激")) {//如果有active基因, 此细胞始终激活, 也就是说这个细胞自己会产生能量。
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a.setEngZ(z, 1); //is_方法在判断c有无b掩码后，将b左移一位，在使用基因位的同时给它赋一个名字以方便调试，名字不影响逻辑
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e = 1f;
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}
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if (is_(c, "反")) {//如果有反相器基因，将能量反相，即实现非门功能
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e = 1f - e;
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e = e < 0 ? 0 : e;
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e = e > 1f ? 1 : e;
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}
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is_(a, z, c, a.seeFoodComing, "近"); //如果看到食物正在靠近，激活此细胞
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is_(a, z, c, a.seeEmptyComing, "白"); //如果看到空白正在靠近，激活此细胞
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||||
is_(a, z, c, a.sweet, "甜"); //如果尝到甜味，激活此脑细胞
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||||
is_(a, z, c, a.bitter, "苦"); //如果尝到苦味，激活此脑细胞
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if (e < cCellValve) //如果能量达不到阀值就不可能传出能量或引发动作，所以就跳过这个细胞加快速度
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continue;
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//然后根据细胞能量产生输出行为，包括能量输出和对应感官细胞激活后的动作输出
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if (is_(c, "咬")) {//如果是咬细胞，且处于激活态，咬下
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a.bite = true;
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}
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if (is_(c, "停")) {//如果张嘴细胞激活，停止咬
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a.bite = false;
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}
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boolean sweetEvent = a.sweet; //sweetEvent为true时，将产生激素群发消息
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boolean bitterEvent = a.bitter;
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if (is_(c, "SE")) {//如果激活了且包含sweetEvent基因, 则激活青蛙甜味事件
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sweetEvent = true; //也就是说sweetEvent除了由外界甜信号激活，也可以由大脑活动激活
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}
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if (is_(c, "BE")) {//如果激活了且包含bitterEvent基因, 则激活青蛙苦味事件
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bitterEvent = true;
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}
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//TODO 实做激素群发消息事件
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if (is_(c, "响甜")) { //如果一个细胞具有响应甜激素事件基因
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for (int i = 0; i < Env.BRAIN_SIZE; i++) {
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a.posWeight[z][i]*=(1+cSweetBitterWeightEnhenceRate)+ a.negActivity[z][i];
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}
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}
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if (is_(c, "响苦")) { //如果一个细胞具有响应苦激素事件基因
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||||
for (int i = 0; i < Env.BRAIN_SIZE; i++) {
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a.negWeight[z][i]*=cSweetBitterWeightEnhenceRate+a.negActivity[z][i];
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}
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}
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//==================下面是细胞之间的能量传输=======================
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boolean hasPosLines = is_(c, "正");//当前神经元是否有正权重连线
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||||
boolean hasNegLines = is_(c, "负");//当前神经元是否有负权重连线
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||||
from(0); //从头开始，处理与相邻BRAIN_SIZE个细胞之间的正权重能量传递
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||||
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||||
for (int i = 0; i < Env.BRAIN_SIZE; i++) {
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||||
a.posActivity[z][i] = a.posActivity[z][i] * cActiveLostRate; //活跃度随时间消失
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||||
a.negActivity[z][i] = a.negActivity[z][i] * cActiveLostRate; //活跃度随时间消失
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||||
a.setEngZ(z, e * cEnergyLostRate); //细胞的能量也随时间消失，不能一直激活，一直激活就相当于阻断了新的信号。所以细胞神经网络是脉冲神经网络，所有被激活的细胞,其细胞能量都在慢慢减小
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||||
}
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||||
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||||
for (int i = 0; i < Env.BRAIN_SIZE; i++)
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||||
if (is_(c)) {//如果包含某线胞的序号，就传送能量给这个细胞
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||||
if (hasPosLines) { //如有正权重线条
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||||
float w = a.posWeight[z][i];
|
||||
float p = a.posActivity[z][i];
|
||||
float et = e * w; //要传输的能量=细胞能量*连线权重
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||||
if (et > cCellValve) {
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||||
a.posActivity[z][i] = (p + et) * 0.5f; //活跃度与最近能量传送相关和本身原有活跃度相关，取平均值。好比有没有吃饱不光和嘴上的食物有关，还和肚子里有多少食物有关
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||||
a.addEng(0, 0, i, et);
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||||
}
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||||
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||||
if (sweetEvent) { //如果最近尝到甜味，正权重增加
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w = w * (1 + cWeightSweetAddRate * 5);
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||||
w = w > 1 ? 1 : w;
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||||
a.posWeight[z][i] = w;
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||||
}
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||||
}
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}
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||||
|
||||
from(0); //从头开始，处理与相邻BRAIN_SIZE个细胞之间的负权重能量传递
|
||||
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||||
for (int i = 0; i < Env.BRAIN_SIZE; i++)
|
||||
if (is_(c)) {//如果包含某线胞的序号，就传送能量给这个细胞
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||||
if (hasNegLines) { //如有负权重线条
|
||||
float w = a.negWeight[z][i];
|
||||
float p = a.negActivity[z][i];
|
||||
float et = e * w; //要传输的能量=细胞能量*连线权重
|
||||
if (et > cCellValve) {
|
||||
a.negActivity[z][i] = (w + et) * 0.5f; //活跃度与最近能量传送相关和本身原有活跃度相关
|
||||
a.addEng(0, 0, i, -et);
|
||||
}
|
||||
|
||||
if (a.bitter) { //如果最近尝到苦味，负权重增加
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||||
w = w * (1 + cWeightBitterAddRate * 5);
|
||||
w = w > 1 ? 1 : w;
|
||||
a.negWeight[z][i] = w;
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}
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}
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}
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}
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}
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