生命游戏和细胞自动机的学习笔记

Posted 2020-09-24

Last updated: 23rd. July, 2012

野比 2012 版权所有

（本文为学习笔记，知识浅薄。我会将学习中的实验记录和心得记录在此。） 

欢迎对这方面感兴趣的爱好者一起研究。

寻求技术指导。

联系QQ：1429013154

我一直对人工智能很感兴趣，苦于数学基础太差，很多理论方面的东西理解起来十分吃力。最近又翻出以前的学习目标：人工生命。名字挺悬乎，其实很多人都曾和它有过交集，就算没有用到它进化出的好物种——智能机器人，至少也应该听过甚至中过它进化的恶劣物种——蠕虫病毒。

说起人工生命和计算机，就要从计算机历史的最开始说起。因为计算机之父冯·诺依曼和他的小组成员勃克斯分别撰写过题为《自我繁衍的自动机理论》和《细胞自动机论文集》的文章，堪称人工生命最初的狂人。

背景故事就不说了，记在这里。

人工生命之父——Chris Langton

生命游戏百科

框架搭建

目前框架已搭建好。C#编写，.NET 2.0，世界大小30x40。

我的架构和经典架构不同。下面把世界法则对比一下。

经典世界法则如下：

• 生命视野为1（8格）

• 生命承受力为3

• 生命在3时复活

• 生命在2时不变

• 其余情况死亡

如果一个细胞周围有2个细胞为生，则该细胞的生死状态保持不变。在其它情况下，该细胞为死（即该细胞若原先为生，则转为死，若原先为死，则保持不变）。

我的世界法则如下：

• 生命只有上帝创建

• 生命视野为1（8格）

• 生命承受力3（否则死亡）

• 生命不可复活

由于经典法则中所有生命都有机会复活，所以在网上下载的经典实现和绝大部分爱好者实现里，世界都是被填满了生命的，通过颜色等「隐藏」死亡的生命，使之「看起来」消失了。我打算设计的是一个模仿真实的世界法则，所以世界里该空白的地方就不能有生命存在。

这是框架截图。

下一步的工作

• 自然随机数（natrual simulation）

• 研究并修改世界法则

• 增加食物概念，生命存活由健康度决定

• 邻居可以「杀死」受害者

• 每个生命增加动态属性列表

• 属性相近的生命有类似的行为

• 属性相近的生命会互相靠拢

• 修改框架，使法则脚本化

需要请教和研究的知识点

• 怎么实现记忆（先实现1bit）

• 怎么引入进化（最简单的神经网络学习）

• 怎么实现脚本机制（纠结C#还是Lua）

• 简单易行的插件机制（SD架构？MEF？）

• Rule Engine

网上的资源

一个用C#实现的标准规则生命游戏（[email protected]）

Langton蚂蚁的一个粗略实现（[email protected]）

进展情况

28 May, 2012

1.今天尝试将世界地图封装为控件，失败了。功能上实现了，但原来2~4%的CPU负荷直接飙升到了25~30%，开销相当大。具体原因似乎是嵌套调用和太多参数传递的问题。而且地图控件的架构设计也很浪费资源，为每个地图点缓存了一个Color。此问题留待以后解决。

2.在生物逻辑上加入了自然老化、休息和饥饿捕食的规则。使用了仿真自然随机数发生器来模拟一切和自然概率（不像System.Random那么突变）有关的现象，如攻击判定、进攻或逃跑等。

图中Legend如下

健康

亚健康

饥饿

Starving

濒死

迈向生命的第一缕曙光

在增加了健康因素，实验体会主动觅食，接近并攻击较弱的实验体。

在进化的过程中，出现了一些有意思的现象。

有的细胞在非常健康（HP>80+）的时候，也会追着弱小的实验体「咬」，杀死实验体后，HP增加不到5点，而代码中，标称值是在HP<70时才开始觅食，且会整个吃掉尸体。

有的实验体甚至有了那么一点点的「智力」（或者说仅仅是种本能），比如这个第6392代的家伙，它只要吃饱了，就会「绕场一周」，而且总是往墙上撞，企图逃跑。

随机数和记忆的加入，立刻让世界变得绚丽，变化多端。

 

23rd. July, 2012更新

CSDN网友nanqi0506（神棍，QQ：275096967）制作了一个他的版本：《LifeGame》。简要摘录如下，详情请查阅原文。

细胞属性

暂时只使用基本的力量、敏捷、智力，属性影响细胞各个方面。

细胞动作

细胞大多时间在漫步（Wander），但是在有其他细胞攻击自身时，细胞会出于本能的进行反击，由于没有智商（能力），经常会看到两个细胞致死不休的相互攻击。当然细胞也会在周围有其他细胞时主动出击，或者细胞懒得动（休息）。

细胞视野

细胞所谓的周围（视野）已经不局限与周围8个方格，而是由于时间（白天还是黑夜），自身属性（敏捷影响视野）去决定。例如下面是一个视野为3的细胞。

细胞能力

可以理解为智商。但是感觉更像是游戏中的技能。例如说细胞在攻击时发现击中要害更致命，那么它以后攻击的时候都会向要害攻击（学会【击中要害】）。

这里为了让游戏更有意思，对思考类能力做了特殊处理，比如说细胞学会了【谋而后动】，那么它会在每次行动前，考虑自身、对手、周围细胞等各个因素，然后做一个判断，决定这次应该做什么。学会【走为上策】细胞会在自己自身不利情况逃跑。更甚者学会【知己知彼】还会考虑对手情况。

细胞状态

标准的如战斗中、逃跑、濒死，战斗状态如被拌摔等（与能力有关）

能力中使用位运算

首先在设计状态的时候使用了位运算判断，这也是一个很经典的学习案例：

我为了给每个技能增加【稀有度】，提出一个能力最大值的概念，其实我承认很大程度上是因为我发现智力有点废柴。

每个能力并不全是只有一个1（二进制），如上例中的【击中要害】二进制就有3个1。

这里需要说明一下，本身是没有能力类型的（如上面的共计类型），但是发现由于攻击类的能力稀有度低（原本的【奋力一击】是0x00000001【击中要害】是0x01000002），很多细胞同时拥有【奋力一击】和【击中要害】，所以提出了能力类型这个概念，同一个能力类型每个细胞只能拥有两个（不排除给一些思考类能力增加判断替换能力的功能）。

当你获得一个新技能的时候，剩余能力值（能力最大值减去已有能力值）不足，则无法获得该技能，这样保证了高智力细胞的优势。

判断能力值的方法来源经典的判断整数二进制中1的个数，也算学有所用。其实完全可以写一个类的，这我知道，而且在能力中暴露出来的问题（比如说通过0x00000001获得【奋力一击】这个能力的名字），也让我考虑将能力封装一个类。但是这都是后话。

判断视野

这真是经验不足了。

虽然很喜欢游戏，但是对于游戏编程还是没有过多接触。

本来很简单的一个问题，但是实现的时候还是出了不少问题，最后写下如下代码：

Within方法

 

野比的话

首先感谢nanqi0506和大家分享创作的经验和乐趣。其文尚未完成，本人会持续关注。《LifeGame》一文源代码下载：点击下载

 

（未完待续）

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