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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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/**
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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 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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public static float cCellValve; //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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public static float cWeigthLostRate; //权重随时间的遗忘率
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public static float cActiveLostRate; //活跃度随时间的遗忘率
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public static float cWeightSweetAddRate; //权重随奖励的增加率
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public static float cWeightBitterAddRate; //权重随苦味的增加率
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public static float cEnergyLostRate; //每个细胞能量丢失的速度
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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 name
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* 基因的名字，这个可选， 缺省为null
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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 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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boolean result = (cell & b) > 0;
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b = b << 1;
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if (b > totalGenesLenth) //如果除0出现，说明登记的基因位不够用，要再登记多一点
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b = 1 / 0;
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return result;
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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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b = b << 1;
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if (b > totalGenesLenth)
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b = 1 / 0;
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if ((c & b) > 0 && bl)
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a.setEngZ(z, 1);
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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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if ((cell & b) > 0)
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result += bb;
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bb = bb << 1;
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||||
b = b << 1;
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||||
if (b > totalGenesLenth)
|
||||
b = 1 / 0;
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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(16 + 16, true, false, 0, 0, NA); //先登记一些基因位，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 long specialGenesStart = 1L << 16; //特殊基因的起点
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private static long specialGenesStart6 = specialGenesStart << 6; //再跳过6位，前6位已用于表示初始电阻了
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private static long totalGenesLenth = 1L << GENE_NUMBERS; //最大掩码位数不能超过登记的基因数量
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public static void printDebug() {
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System.out.println("=======Genes debug info========");
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System.out.println("cCellValve=" + cCellValve);
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System.out.println("cWeigthLostRate=" + cWeigthLostRate);
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System.out.println("cActiveLostRate=" + cCellValve);
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System.out.println("cWeightSweetAddRate=" + cWeightSweetAddRate);
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System.out.println("cWeightBitterAddRate=" + cWeightBitterAddRate);
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System.out.println("cEnergyLostRate=" + cEnergyLostRate);
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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, int step) {
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int start = 0; //start是常数数组的起始点
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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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cWeigthLostRate = a.consts[start++]; //权重随时间的遗忘率
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||||
cActiveLostRate = a.consts[start++]; //活跃度随时间的遗忘率
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cWeightSweetAddRate = a.consts[start++]; //权重随奖励的增加率
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||||
cWeightBitterAddRate = a.consts[start++]; //权重随苦味的增加率
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cEnergyLostRate = a.consts[start++]; //每个细胞能量丢失的速度
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//===============首先是第一次调用时, 进行所有细胞的初始化设定==============
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if (1 == 0 && step == 0) {//一排细胞中特殊基因越多越好，基因种类多的加点分
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b = specialGenesStart;
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for (int i = 0; i < 16; i++) {
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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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if (is(c, b)) {
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a.fat++;
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b <<= 1;
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break;
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}
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}
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}
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}
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if (step == 0) {//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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||||
b = specialGenesStart; //特殊基因从17开始，开头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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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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b = specialGenesStart6; ////特殊基因从17开始，开头6位定义静态正负初始电阻，所以这里跳过前17+6个
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//===============先根据细胞能量产生输出行动, 注意细胞能量是由上轮产生的 ==============
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if (is_(c) && e > cCellValve) {//如果是咬细胞，且处于激活态，咬下，（上版本有个bug只有能量才会调用is_方法是不对的）
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a.bite = true;
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}
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if (is_(c) && e > cCellValve) {//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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//===============然后根据所含的各种乱七八糟基因，激活细胞或关闭细胞 ==============
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// if (is_(c)) {//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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if (is_(c)) {//如果有active基因, 此细胞始终激活, is_方法在判断c有无b掩码后，将b左移一位
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a.setEngZ(z, 1);
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||||
e = 1f;
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}
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is_(a, z, c, step < Env.HALF_STEPS_PER_ROUND); //如果在开始学习阶段，激活此细胞
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||||
is_(a, z, c, step >= Env.HALF_STEPS_PER_ROUND); //如果不在开始学习阶段，激活此细胞
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is_(a, z, c, a.seeFoodComing); //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); //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); //如果尝到甜味，激活此脑细胞
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||||
//is_(a, z, c, a.bitter); //如果尝到苦味，激活此脑细胞
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if (e < 0.1f) //所有基因都是针对一个细胞的，如果这个细胞都没有能量，就跳过这个细胞
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continue;
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//==================下面是细胞之间的能量传送=======================
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boolean hasPosLines = is_(c);//当前神经元是否有正权重连线
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boolean hasNegLines = is_(c);//当前神经元是否有负权重连线
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b = 1; //从头开始，处理与相邻16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];
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||||
float p = a.posActivity[z][i];
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||||
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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||||
|
||||
if (a.sweet) { //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;
|
||||
a.posWeight[z][i] = w;
|
||||
}
|
||||
}
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||||
}
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||||
|
||||
|
||||
b = 1; //从头开始，处理与相邻16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
|
||||
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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}
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//注意，苦甜事件以后要改成由脑细胞来驱动，而不是根据感官来直接驱动！
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public static void sweetEvent(Animal a) {//尝到甜味时调用这个方法，模仿激素，增加所有最近活跃的细胞的正权重
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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];
|
||||
for (int i = 0; i < Env.BRAIN_SIZE; i++) {
|
||||
float f = a.posWeight[z][i] + a.posActivity[z][i] * 0.5f; //新的权值等于原有的权值再加上最近活跃度，用这个公式来表达活跃度对权重的影响，这个容易理解吧,0.5f魔数暂定，以后用常数控制
|
||||
a.posWeight[z][i] = f > 1 ? 1 : f; //权重最多只能为1;
|
||||
}
|
||||
}
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||||
}
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||||
|
||||
public static void bitterEvent(Animal a) {//尝到苦味时调用这个方法，模仿激素，增加所有最近活跃的细胞的负权重
|
||||
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
|
||||
long c = a.cells[0][0][z];
|
||||
for (int i = 0; i < Env.BRAIN_SIZE; i++) {
|
||||
float f = a.negWeight[z][i] + a.negActivity[z][i] * 0.5f; //新的权值等于原有的权值再加上最近活跃度，用这个公式来表达活跃度对权重的影响，这个容易理解吧,0.5f魔数暂定，以后用常数控制
|
||||
a.negWeight[z][i] = f > 1 ? 1 : f; //权重最多只能为1;
|
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}
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}
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}
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}
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