Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/dolotovevgeniy/artifical-life

Last synced: about 2 months ago
JSON representation

Host: GitHub
URL: https://github.com/dolotovevgeniy/artifical-life
Owner: DolotovEvgeniy
Created: 2014-06-09T18:07:56.000Z (over 10 years ago)
Default Branch: master
Last Pushed: 2014-06-09T19:53:40.000Z (over 10 years ago)
Last Synced: 2023-08-19T21:01:26.464Z (over 1 year ago)
Language: C++
Size: 164 KB
Stars: 2
Watchers: 2
Forks: 0
Open Issues: 0
Metadata Files:
- Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

Artifical life
==============
Простейшая модель искусственной жизни.

Основным объектом модели является среда.

Характеристики среды:
- Размеры
- Количество агентов
- Количество частиц пищи

Среда является замкнутой – агенты не могут выйти за ее границы.

Все агенты среды разделяются на два типа:
- Хищники
- Травоядные

Хищники поедают травоядных, травоядные - растения (частицы пищи).Таким образом, моделируется простейшая пищевая цепочка (Хищник – Травоядные – Растения).

В нижней части цепочки находятся растения. Они получают энергию из окружающей среды (дождя, почвы и солнца). Следующий уровень занимают травоядные животные, — для выживания они поедают растения. На верхней ступени находятся хищники. В этой модели хищники поедают травоядных животных, чтобы выжить. Мёртвые травоядные и хищники удаляются из модели.

Каждый агент характеризуется двумя координатами, скоростью, углом поворота, нейронной сетью с индивидуальной конфигурацией.

Агент обладает несколькими сенсорами, через которые он получает информацию о среде. Через сенсоры агент получает информацию о ближайших особях каждого вида:
- Сигнал об обнаружении объекта
- Расстояние до объекта
- Угол между вектором направления скорости самого агента и вектором направленным на объект

Зрение агента ограничивается областью видимости – агент может видеть только объекты, находящиеся впереди него.

![Пример работы сенсоров агента](http://cs620622.vk.me/v620622905/718e/r_jHqngrGhA.jpg "Пример работы сенсоров агента.")

Информация с сенсоров подается на вход нейронной сети. На основании этих данных, нейронная сеть на выходе выдает значение, на которое следует изменить скорость агента, а также угол, на который следует повернуть.

Отчет: http://goo.gl/z4ZEjj

Презентация: http://goo.gl/16IcMX

Видео: http://www.youtube.com/watch?v=qG8zMqTRuPw