用Visual C++ 6.0模拟仿真生态系统

来源： 互联网 作者： rocket   2008-03-18/11:32

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引言

近几年，人工生命AL(Artificial Life)的研究越来越显示出其重要性，并迅速成为对传统生物学研究的重要辅助手段。地球上的生命是碳-链基的生命，而人工生命则是把这种真实的生命形式移植到实验室中，其实是试图建立一种人工环境，在此环境中，使用计算机对其进行仿真，使人们能更好的了解环绕着人们的整个世界。本文通过程序示例对人工生命的计算机仿真的基本思路、实现方法作了浅显的描述。

人工生命的基本说明

现在计算机已经进入仿真真实世界，对生态系统的的一个最简单而又最基本的仿真模型就是对初等计算同类细胞的仿真。早在二十世纪六十年代末Cambridge(England)大学的John Conway就对此做了研究，并根据简单的细胞规则研究细胞（cells）的"活"、"死"以及"出生"。之后的Michael Palmiter也用程序对盛有细菌的盘中昆虫的生活情形进行了仿真。他的仿真比前者要复杂的多，最初昆虫可以随意在盘中移动，昆虫不断吃着在移动中所遇到的细菌，并由这细菌为昆虫提供继续行走所需要的能量，当昆虫已足够成熟并有充足的能量，便会分裂产生两个新的昆虫。Michael Palmiter把这些所有的活动都以图形的方式显示在计算机屏幕上。

上述两人的对现实生命的仿真都是通过程序来模仿真实生命的一些基本特性，以此来实现人工生命，人工生命使用的是bottom-up方法，这一点不同于其他的一些人工智能程序AI(Artificial Intelligence)所使用的top-down方法。当在程序里把人工生命的基本要素设定好之后，程序并不能预见到所产生的人工生命在此后的发展状态，甚至在不同的环境下都会产生不同的发展结果。

程序的设计实现

本文仿照John Conway的细胞模型对细胞群的生命状态作了仿真模拟，并通过视图将细胞群的生命变化状态实时的显示到计算机屏幕上。我们仿真的对象是一个350*350的细胞群，在屏幕上用像素来表示细胞群中的每个细胞，并用不同的颜色来表示细胞的不同的生命状态。该细胞群体中的每个细胞的生命状态简单的归结为四个基本条件，即当某个细胞的周围（指前后左右四个方向）没有其他的细胞存在，则该细胞由于失去了群体的支援而将死亡；当其周围有一个细胞存在时，则会继续维持下去；当周围的细胞数达到两个时，则有足够的细胞数和能量足以产生一个新的细胞；而一旦周围的细胞超过三个时则会因为生存空间的过分拥挤而导致此细胞的死亡。根据上述规则我们就可以对其生命状态进行仿真了，我们在程序中只能根据其个体的生死基本条件来决定该个体的生或死，但我们对于这个群体在今后某个时刻的生命状态却无法进行预测。

由于此仿真模型比较简单，有关生命对象的生命状态只有生或死，所以可以用一个二维数组int Cells[350][350];来存放当前时刻的所有细胞个体的生命状态，并用另一个二维数组int Temp[350][350];来寄存下一时刻的生命状态。该生命群体的初始状态可以通过以时间为种子的随机数来产生，也可以通过直接对Cells数组的赋值来完成对初试状态的设定：

srand((unsigned)time(NULL)); //以时间为种子 for(int i=0;i<350;i++) //枚举每一个细胞个体，并设定其初始的生命状态 for(int j=0;j<350;j++) { if(ID==1) //ID为1时设定为全生 Cells[i][j]=1; if(ID==2) //ID为2时设定为全死 Cells[i][j]=0; if(ID==3) //ID为3时设定其生死状态为随机 Cells[i][j]=rand()%2; Temp[i][j]=Cells[i][j]; }

生命总是在随着时间的推移而不断的代谢、繁殖，我们可以将定时器发出的每一次中断作为指示我们的生命模型完成一次的代谢与繁殖的信号，通过枚举每一个细胞个体周围的细胞个数来决定下一代细胞群的生命状态，下面将此实现此过程的核心代码摘选如下：

int nCount=0;//用以统计每个细胞周围的细胞个数 for(int i=1;i<349;i++) for(int j=1;j<349;j++){ //每个细胞的前后左右的 nCount=Cells[i-1][j]+Cells[i][j-1]+Cells[i][j+1]+Cells[i+1][j]; //细胞个数。 switch(nCount)//根据人工生命的模拟规则，对其个体的生存状态进行判别 { case 0://周围没有细胞，该细胞死亡。 Temp[i][j]=0; break; case 1://周围有一个细胞，维持当前状态不变。 break; case 2://周围有两个细胞，产生一个新细胞。 Temp[i][j]=1; break; case 3://周围有三个细胞，该细胞死亡。 Temp[i][j]=0; break; case 4://周围有四个细胞，该细胞死亡。 Temp[i][j]=0; break; default: break; } } …… for(i=0;i<350;i++) for(int j=0;j<350;j++) Cells[i][j]=Temp[i][j];

下面是将生命群体的每个细胞的生存状态在350像素*350像素的视图中用不同的颜色显示出来，以便直观的对细胞群体的生存状况进行观察。

CDC* pDC=GetDC(); …… for(int i=1;i<349;i++) for(int j=1;j<349;j++) { if(Cells[i][j]==0)//死亡的细胞所对应的像素用黑色表示。 pDC->SetPixel(i,j,RGB(0,0,0)); if(Cells[i][j]==1)//活着的细胞所对应的像素用黄色表示。 pDC->SetPixel(i,j,RGB(255,255,0)); } …… ReleaseDC(pDC);

 

仿真结果及进一步的扩展

我们用前面的程序对一个细胞群进行仿真，初始时所有的细胞群都是活着的，但由于过分拥挤，到第二代只有四个角上的少量细胞存活了下来（图一），然后他们不断的繁衍，逐渐向空旷的群体中央扩散（图二、图三），当从四角繁衍到中央时，中央也变的拥挤，细胞群又开始从拥挤的中央地带逐渐的向相对疏松的周遍区域扩散（图四、图五）、当繁衍到一定程度时，细胞会大致均匀的散布于整个观察空间，此时活着的细胞的数量和分布都趋于稳定，既不会突然大量滋生，也不会突然大量死亡（图六），当然，这都是在无外界干扰的理想情况下实现的。

[图一：繁殖到第10代]	[图二：繁殖到第150代]	[图三：繁殖到第300代]
[图四：繁殖到第450代]	[图五：繁殖到第1000代]	[图六：繁殖到第4500代]

如果初始状态为随机分布，那么在无外力干扰的情况下，该细胞群也是大致稳定的，可以持续繁衍下去（图七）。


本程序的目的在于介绍人工生命的仿真模拟的基本技术，对所模拟对象的生存规则设计的较为简略，这样就不能很好的在计算机上逼真再现所模拟对象的真实活动，我们可以通过建立一个存储有某类生物主要基因和外部因素的类来更好的对其进行仿真，例如年龄、能量、健康指数、个体大小、智力等主要因素就足以很好的描述一般的仿真对象。具体的实现则可以用下面的结构来做近似的描述：

struct Animal { …… int Age; //描述生物的年龄 int Energy; //描述生物的能量 int Healthy; //描述生物的健康指数 int Size; //描述生物的个体大小 int Intelligence; //描述生物的智力发育 bool IsLife; //描述生物是否死亡 …… };

如果需要对程序作进一步的扩展，可以引入基因的遗传和突变的概念，使下一代同上一代具有大部分相似的基因和少量突变的基因，从而使生命在一代代的繁殖中得到进化，并能更好的适应周围的环境。

小结

我们可以用类似的方式用简洁巧妙的程序来对各种生物的生活进行仿真，用计算机来描述特定生物的生活习性，可以在较短的时间内模拟完实际生物需要几千年乃至上万年的进化历程，在基因的遗传与优选方面有着实际的意义。本程序在Windows 2000 Professional + SP4下，由Microsoft Visual C++ 6.0编译通过。