(Ich will dies und das tun...)Evolutionssimulation

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	MikeDee Betreff: (Ich will dies und das tun...)Evolutionssimulation	Do, Okt 16, 2008 13:26 Antworten mit Zitat
Ich wollt schon länger eine Evolutionssimulation machen, aber ich komm mit dem programmieren nicht wirklich schnell vorran und bevor die Idee weg ist Poste ich sie. (und vieleicht hat jemand Lust es zu machen^^) was noch nicht fertig gedacht ist, ist die Pflanze, mit der finde ich keine zufriedenstellende Lösung Die Simulation startet mit einer Einheit und mehreren Pflanzen. Die Einheit(Tierisch): Jede Einheit hat drei Eigenschaften, Nahrung, Geschwindigkeit, Leben. Und eine Spezialeigenschaft, Energie. Die Eigenschaften haben einen Wert, der bei 1 anfängt und nach oben hin offen ist. Die Spezialeigenschaft, Energie, hat zwei Werte: max-E und aktuelle-E. Die max-E ist die Summe der drei Eigenschaften, wodurch der niedrigste Wert bei drei liegt. Die aktuelle-E berechnet sich aus verschiedenen Faktoren, die später erklärt werden. Die Eigenschaften: Geschwindigkeit: Bestimmt wie weit die Einheit pro Runde kommt. 1 Geschwindigkeit = 1 Schritt, Raster, cm, Pixel oder ähnliches Nahrung: Bestimmt ob die Einheit Fleisch- oder Pflanzenfresser ist. Nahrung < 50 = Pflanzenfresser Nahrung > 50 = Fleischfresser. Man könnte aber auch eine Grenze auf 10 setzen und bei 5 ist der Übergang oder den Wert als Prozentzahl machen, 1 = mit 1% Wahrscheinlichkeit frisst es Fleisch, 73 = mit 73% Wahrscheinlichkeit frisst es Fleisch, usw. Oder man setzt eine Grenze auf 15, bis 5 frisst es Pflanzen, von 6 bis 10 frisst es Pflanzenfresser und von 11 bis 15 frisst es Fleischfresser. Also 100% ist es noch nicht geklärt. Leben: Rein Theoretisch hätte die Geschwindigkeit oder ein nach oben offenes Nahrung den gleichen Effekt, Praktisch wollte ich aber nicht das immer das schnellste oder ein Fleischfresser besser dran ist als die anderen. Energie: Wenn die Einheit etwas frisst steigt die aktuelle-E um eins, wenn sie „angebissen“ wird oder keine Nahrung findet sinkt die aktuelle-E um eins. Wenn die aktuelle-E bei 0 ist stirbt die Einheit, wenn die aktuelle-E gleich der max-E ist teilt sich die Einheit. Bei der neuen Einheit, aus der Teilung ist ein zufälliger Wert höher bzw. niedriger als beim Original. Berechnung der aktuellen Energie: Bei der Teilung bekommt die Original Einheit seine alte aktuelle Energie, die neue Einheit bekommt den Energie Überschuss. (Alte Einheit 1/3, neue Einheit 2/4. Alte Einheit 2/4 neue Einheit 2/5 oder 2/3) (aktuelle-E2/4max-E) Der Simulationsablauf: Die Simulation läuft in Runden ab, welches grob gesagt in 4 Schritten abläuft: Umgebung kontrollieren, Bewegung, Energie berechnen, Aktion Runden Beispiel: (Als Beispiel wird eine Einfach Einheit mit 1/3 Energie genommen. Runde 1 Schritt 1: Die Einheit kontrolliert die Umgebung auf Nahrung und Feinde und sucht sich eine Laufrichtung aus. Schritt 2a Einheit bewegt sich zu einer Nahrungsquelle. Schritt 2b Einheit flieht vor einem Fleischfresser und wird erwischt. Schritt 2c Einheit flieht vor einem Fleischfresser und wird nicht erwischt. Schritt 2d Einheit findet nichts und geht in eine zufällige Richtung. Schritt 3a Einheit bekommt einen Energiepunkt (2/3) Schritt 3b Einheit verliert einen Energiepunkt (0/3) Schritt 3c Einheit verliert einen Energiepunkt (0/3) Schritt 3d Einheit verliert einen Energiepunkt (0/3) Schritt 4a Einheit macht die nächste Runde Schritt 4b Einheit stirbt Schritt 4c Einheit stirbt Schritt 4d Einheit stirbt Schritt 1.1 Die Einheit (wenn sie noch lebt^^) kontrolliert die Umgebung auf Nahrung und Feinde und sucht sich eine Laufrichtung aus. Schritt 2.1a wie 2a - 3a (3/3) Schritt 2.1b wie 2b - 3b (1/3) Schritt 2.1c wie 2c – 3c (1/3) Schritt 2.1d wie 2d – 3d (1/3) Schritt 4.1a Einheit teilt sich, die Energie der alten Einheit geht wieder auf 1/3, bei der neuen Einheit steigt ein Wert und die Energie geht auf 2/4 (neue Einheit(aktuelle-E)=alte Einheit(max-E – aktuelle-E)) Schritt 4.1b Einheit macht die nächste Runde Schritt 4.1c Einheit macht die nächste Runde Schritt 4.1d Einheit macht die nächste Runde
Nicht wenige benutzen die Anonymität des Internets um berühmt zu werden.

MikeDee

Betreff: (Ich will dies und das tun...)Evolutionssimulation

Do, Okt 16, 2008 13:26
Antworten mit Zitat

Ich wollt schon länger eine Evolutionssimulation machen, aber ich komm mit dem programmieren nicht wirklich schnell vorran und bevor die Idee weg ist Poste ich sie. (und vieleicht hat jemand Lust es zu machen^^)
was noch nicht fertig gedacht ist, ist die Pflanze, mit der finde ich keine zufriedenstellende Lösung
Die Simulation startet mit einer Einheit und mehreren Pflanzen.
Die Einheit(Tierisch):
Jede Einheit hat drei Eigenschaften, Nahrung, Geschwindigkeit, Leben. Und eine Spezialeigenschaft, Energie.
Die Eigenschaften haben einen Wert, der bei 1 anfängt und nach oben hin offen ist. Die Spezialeigenschaft, Energie, hat zwei Werte: max-E und aktuelle-E.
Die max-E ist die Summe der drei Eigenschaften, wodurch der niedrigste Wert bei drei liegt. Die aktuelle-E berechnet sich aus verschiedenen Faktoren, die später erklärt werden.
Die Eigenschaften:
Geschwindigkeit: Bestimmt wie weit die Einheit pro Runde kommt.
1 Geschwindigkeit = 1 Schritt, Raster, cm, Pixel oder ähnliches
Nahrung: Bestimmt ob die Einheit Fleisch- oder Pflanzenfresser ist.
Nahrung < 50 = Pflanzenfresser Nahrung > 50 = Fleischfresser. Man könnte aber auch eine Grenze auf 10 setzen und bei 5 ist der Übergang oder den Wert als Prozentzahl machen, 1 = mit 1% Wahrscheinlichkeit frisst es Fleisch, 73 = mit 73% Wahrscheinlichkeit frisst es Fleisch, usw. Oder man setzt eine Grenze auf 15, bis 5 frisst es Pflanzen, von 6 bis 10 frisst es Pflanzenfresser und von 11 bis 15 frisst es Fleischfresser. Also 100% ist es noch nicht geklärt.
Leben: Rein Theoretisch hätte die Geschwindigkeit oder ein nach oben offenes Nahrung den gleichen Effekt, Praktisch wollte ich aber nicht das immer das schnellste oder ein Fleischfresser besser dran ist als die anderen.
Energie: Wenn die Einheit etwas frisst steigt die aktuelle-E um eins, wenn sie „angebissen“ wird oder keine Nahrung findet sinkt die aktuelle-E um eins. Wenn die aktuelle-E bei 0 ist stirbt die Einheit, wenn die aktuelle-E gleich der max-E ist teilt sich die Einheit. Bei der neuen Einheit, aus der Teilung ist ein zufälliger Wert höher bzw. niedriger als beim Original.
Berechnung der aktuellen Energie: Bei der Teilung bekommt die Original Einheit seine alte aktuelle Energie, die neue Einheit bekommt den Energie Überschuss.
(Alte Einheit 1/3, neue Einheit 2/4. Alte Einheit 2/4 neue Einheit 2/5 oder 2/3)
(aktuelle-E2/4max-E)
Der Simulationsablauf:
Die Simulation läuft in Runden ab, welches grob gesagt in 4 Schritten abläuft: Umgebung kontrollieren, Bewegung, Energie berechnen, Aktion
Runden Beispiel:
(Als Beispiel wird eine Einfach Einheit mit 1/3 Energie genommen.
Runde 1
Schritt 1: Die Einheit kontrolliert die Umgebung auf Nahrung und Feinde und sucht sich eine Laufrichtung aus.
Schritt 2a Einheit bewegt sich zu einer Nahrungsquelle.
Schritt 2b Einheit flieht vor einem Fleischfresser und wird erwischt.
Schritt 2c Einheit flieht vor einem Fleischfresser und wird nicht erwischt.
Schritt 2d Einheit findet nichts und geht in eine zufällige Richtung.
Schritt 3a Einheit bekommt einen Energiepunkt (2/3)
Schritt 3b Einheit verliert einen Energiepunkt (0/3)
Schritt 3c Einheit verliert einen Energiepunkt (0/3)
Schritt 3d Einheit verliert einen Energiepunkt (0/3)
Schritt 4a Einheit macht die nächste Runde
Schritt 4b Einheit stirbt
Schritt 4c Einheit stirbt
Schritt 4d Einheit stirbt
Schritt 1.1 Die Einheit (wenn sie noch lebt^^) kontrolliert die Umgebung auf Nahrung und Feinde und sucht sich eine Laufrichtung aus.

Schritt 2.1a wie 2a - 3a (3/3)
Schritt 2.1b wie 2b - 3b (1/3)
Schritt 2.1c wie 2c – 3c (1/3)
Schritt 2.1d wie 2d – 3d (1/3)
Schritt 4.1a Einheit teilt sich, die Energie der alten Einheit geht wieder auf 1/3, bei der neuen Einheit steigt ein Wert und die Energie geht auf 2/4
(neue Einheit(aktuelle-E)=alte Einheit(max-E – aktuelle-E))
Schritt 4.1b Einheit macht die nächste Runde
Schritt 4.1c Einheit macht die nächste Runde
Schritt 4.1d Einheit macht die nächste Runde

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	Skabus	Do, Okt 16, 2008 15:03 Antworten mit Zitat
Hm netter Ansatz, hab ebenfalls bereits mehre Konzepte zu diesem Thema ausgearbeitet. Schwachpunkt der ganzen Sache ist aber die Frage welchen Sinn man letzlich aus dieser Konzeptierung ableiten soll.... Prinzipiell ist Evolution das weitergeben von gemachter Erfahrung,genetische Mutation und Verkümmerung bzw. Ausbildung neuer Körperextreme oder Organen, bzw. Umbildung und Erweiterung von Körperextremen zur Anpassung an die Umgebung. Wenn ich dein Beispiel richtig interpretgiert habe, würde bei fortlaufender Evolution keinesfalls eine wirklich effektive Evolution sondern eine rollenspielähnliche Auswertung bereits vorhandener Werte vollzogen werden.Sicher ist das nicht schlecht, daher aber meine Bedenken über den Sinn der ganzen Sache. Ich denke es muss zumindest zu einer gewissen sinngebenden Evolution führen.Das drumherum finde ich persönlich sinngebend, nur halt die Evolution selbst macht für mich keinen Sinn...Ich hatte einen imo sinnvolleren Ansatz mal so formuliert: [...](Anmerkung: Aktionen sollen übrigens per Belohnungs- und Bestrafungspunkte(die Glückshormone simulieren sollen) ausgewertet und katalogiert werden.) Bei der Fortpflanzung bekommt das entstandene Kind die Erinnerungen von Mutter und Vater übergeben.Überschneidet sich eine Erfahrung von Mutter und Vater(weil sie identische Situationen beschreibt) werden die dafür erhaltenen Belohnungs und Bestrafungspunkte zusammenaddiert.So kann Erfahrung durch Vererbung verbessert werden. Nehmen wir an, beide Elternteile haben gemerkt, dass es mehr Belohnungspunkte gibt wenn man bei großem Hunger isst.(Die wohl am häufigsten gemachte Erfahrung) .Das Kind wird somit von anfang an eher den Drang haben bei großem Hunger zu essen als andere Dinge zu machen. [...] Der Sinn dabei ist, durch Evolution die Anpassung der Einheit zu verbessern.Dabei gehe ich davon aus, das Instinkt ein Resultat aus genetischer Information ist, die direkt oder indirekt dem Erben übergeben wird.Der so ausgestattete Erbe hat einen deutlichen Vorteil gegenüber der Elterngeneration. Über viele Generationen hinweg erweitert sich dadurch Wissen und Anpassungsfähigkeit der Einheit. Das vielleicht nur mal so als kleine Anregung^^ MfG Ska
"In einer so verrückten Welt, kann man um in ihr zu überleben nur eines tun, nämlich eben jenes werden: Ein Verrückter!" -Selbstzitat aktuelles Projekt: Aves Certim - Der Galgen ist nicht weit! Ein SNES-RPG mit Handels- und Wirtschaftselemente. Infos?Hier: http://www.blitzforum.de/worklogs/234/ Besucht meine Seite: www.seelenfriedhof.de.vu

Skabus

Do, Okt 16, 2008 15:03
Antworten mit Zitat

Hm netter Ansatz, hab ebenfalls bereits mehre Konzepte zu diesem Thema ausgearbeitet.
Schwachpunkt der ganzen Sache ist aber die Frage welchen Sinn man letzlich aus dieser Konzeptierung ableiten soll....

Prinzipiell ist Evolution das weitergeben von gemachter Erfahrung,genetische Mutation und Verkümmerung bzw. Ausbildung neuer Körperextreme oder Organen, bzw. Umbildung und Erweiterung von Körperextremen zur Anpassung an die Umgebung.

Wenn ich dein Beispiel richtig interpretgiert habe, würde bei fortlaufender Evolution keinesfalls eine wirklich effektive Evolution sondern eine rollenspielähnliche Auswertung bereits vorhandener Werte vollzogen werden.Sicher ist das nicht schlecht, daher aber meine Bedenken über den Sinn der ganzen Sache.

Ich denke es muss zumindest zu einer gewissen sinngebenden Evolution führen.Das drumherum finde ich persönlich sinngebend, nur halt die Evolution selbst macht für mich keinen Sinn...Ich hatte einen imo sinnvolleren Ansatz mal so formuliert:

[...](Anmerkung: Aktionen sollen übrigens per Belohnungs- und Bestrafungspunkte(die Glückshormone simulieren sollen) ausgewertet und katalogiert werden.)

Bei der Fortpflanzung bekommt das entstandene Kind die Erinnerungen von Mutter und Vater übergeben.Überschneidet sich eine Erfahrung von Mutter und Vater(weil sie identische Situationen beschreibt) werden die dafür erhaltenen Belohnungs und Bestrafungspunkte zusammenaddiert.So kann Erfahrung durch Vererbung verbessert werden.
Nehmen wir an, beide Elternteile haben gemerkt, dass es mehr Belohnungspunkte gibt wenn man
bei großem Hunger isst.(Die wohl am häufigsten gemachte Erfahrung) .Das Kind wird somit
von anfang an eher den Drang haben bei großem Hunger zu essen als andere Dinge zu machen.

[...]

Der Sinn dabei ist, durch Evolution die Anpassung der Einheit zu verbessern.Dabei gehe ich davon aus, das Instinkt ein Resultat aus genetischer Information ist, die direkt oder indirekt dem Erben übergeben
wird.Der so ausgestattete Erbe hat einen deutlichen Vorteil gegenüber der Elterngeneration.
Über viele Generationen hinweg erweitert sich dadurch Wissen und Anpassungsfähigkeit der Einheit.

Das vielleicht nur mal so als kleine Anregung^^

MfG Ska

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	MikeDee	Do, Okt 16, 2008 15:17 Antworten mit Zitat
Ich hab mir halt gedacht das es diese Energiepunkte gibt, wenn es frisst bekommt es welche, wenn nicht verliert es welche. (max Energie = teilung und 0 Energie = tot) Dadurch können sich individuen die Nahrung finden sich vermehren und welche die keine Finden Sterben Ausserdem habe ich mir auch gedacht das sich kleine Individuen 1/3 Energie bei genug Nahrung zwar schnell und oft vermehren, aber bei Nahrungsknappheit aussterben. Größere Individuen 30/50 brauchen zwar länger sich zu vermehren, überleben aber auch besser eine Nahrungsknappheit, wodurch sie unter umständen bis zum nächsten Nahrungsüberfluss überleben. und 3. wollte ich ein möglichst einfaches System (der Text ist zwar lang, aber trotzdem ist das Konzept recht einfach) mein nächsten Post kann ich warscheinlich erst nächsten Do. machen cu MikeDee
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MikeDee

Do, Okt 16, 2008 15:17
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Ich hab mir halt gedacht das es diese Energiepunkte gibt, wenn es frisst bekommt es welche, wenn nicht verliert es welche. (max Energie = teilung und 0 Energie = tot)
Dadurch können sich individuen die Nahrung finden sich vermehren und welche die keine Finden Sterben

Ausserdem habe ich mir auch gedacht das sich kleine Individuen 1/3 Energie bei genug Nahrung zwar schnell und oft vermehren, aber bei Nahrungsknappheit aussterben.
Größere Individuen 30/50 brauchen zwar länger sich zu vermehren, überleben aber auch besser eine Nahrungsknappheit, wodurch sie unter umständen bis zum nächsten Nahrungsüberfluss überleben.

und 3. wollte ich ein möglichst einfaches System (der Text ist zwar lang, aber trotzdem ist das Konzept recht einfach)

mein nächsten Post kann ich warscheinlich erst nächsten Do. machen

cu
MikeDee

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	Skabus	Fr, Okt 17, 2008 9:50 Antworten mit Zitat
Hm keine schlechte Idee!Hatte ich gar net bedacht....^^" Allerdings würde sich die Evolution ja dann auf diese Tatsache beschränken oder?Sollte man zum Beispiel andere Lebewesen ins Ökosystem bringen, z.B. Fressfeinde oder sogar agressive Lebensformen die deine Einheit angreifen würden dann nicht erkannt und instinktiell, gemieden oder bekämpft werden oder? MfG Ska
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Skabus

Fr, Okt 17, 2008 9:50
Antworten mit Zitat

Hm keine schlechte Idee!Hatte ich gar net bedacht....^^"

Allerdings würde sich die Evolution ja dann auf diese Tatsache beschränken oder?Sollte man zum Beispiel
andere Lebewesen ins Ökosystem bringen, z.B. Fressfeinde oder sogar agressive Lebensformen die deine
Einheit angreifen würden dann nicht erkannt und instinktiell, gemieden oder bekämpft werden oder?

MfG Ska

	MikeDee	Fr, Okt 17, 2008 10:02 Antworten mit Zitat
So ganz verstehe ich jetzt den Letzten satz nicht... aber ich glaube das sich Pflanzenfresser-Fleischfresser schonoch einpendeln, zumal es ja auch den Nahrungswert gibt, und wenn der sich als erfolgreich bewärt wird es Fleischfresser geben, wenn nicht, dann eben nicht^^ p.s. ich weiß, es ist kein Do.
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MikeDee

Fr, Okt 17, 2008 10:02
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So ganz verstehe ich jetzt den Letzten satz nicht...
aber ich glaube das sich Pflanzenfresser-Fleischfresser schonoch einpendeln, zumal es ja auch den Nahrungswert gibt, und wenn der sich als erfolgreich bewärt wird es Fleischfresser geben, wenn nicht, dann eben nicht^^

p.s. ich weiß, es ist kein Do.

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	Skabus	Fr, Okt 17, 2008 10:09 Antworten mit Zitat
MikeDee hat Folgendes geschrieben: So ganz verstehe ich jetzt den Letzten satz nicht... aber ich glaube das sich Pflanzenfresser-Fleischfresser schonoch einpendeln, zumal es ja auch den Nahrungswert gibt, und wenn der sich als erfolgreich bewärt wird es Fleischfresser geben, wenn nicht, dann eben nicht^^ p.s. ich weiß, es ist kein Do. Naja ich hatte mir dabei gedacht, dass es irgendwie für die Einheit die Möglichkeit geben muss, dass sie auf Lebensformen und Einwirkungen in der Umgebung reagieren muss und lernen muss welche Gefahren es meiden und welche Feinde es besiegen kann und vor welchem er lieber wegrennen sollte.... Tiere wissen im Vergleich zum Menschen genau was sie essen können und was nicht, sie wissen welche Tierrasse Feind und wer Freund ist und welche Wesen es gewachsen ist und bei welchem es um sein Leben rennen muss... Evtl. versteh ich nur deinen Ansatz nicht ganz XD Ich dachte mir, dass durch die übergebene Gene diese Informationen an den Erben weitergegeben wird. Haben wir z.B. einen Fleischfresser der die Einheit bedroht in der Nähe merkt die Elterngeneration, dass dieser Fleischfresser eine Bedrohung ist(was sie durch die Erkenntnis gewonnen hat, dass sie durch ihre Anwesenheit Energie verloren hat) und gibt diese Information an die nächste Generation weiter. Diese macht dann evtl. ähnliche Erfahrungen und gibt beide Erfahrungen an seine Kinder weiter. Am Ende entsteht dann eine instinktgesteuerte Abneigung gegen oben genannten Fleischfresser, was die Einheit dann ab einem bestimmten Zeitpunkt dazu bringt den Fleischfresser immer zu meiden. Ich verfolge dabei den Ansatz eines lernfähigen Individuums welches das Ziel verfolgt sich so gut wie möglich in die Umwelt einzufügen und zu überleben. Evtl. unterscheiden sich nur unsere Wirkungsabsichten, in dieser Sache... MfG Ska
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Skabus

Fr, Okt 17, 2008 10:09
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MikeDee hat Folgendes geschrieben:

Naja ich hatte mir dabei gedacht, dass es irgendwie für die Einheit die Möglichkeit geben muss, dass sie auf
Lebensformen und Einwirkungen in der Umgebung reagieren muss und lernen muss welche Gefahren es meiden und welche Feinde es besiegen kann und vor welchem er lieber wegrennen sollte....

Tiere wissen im Vergleich zum Menschen genau was sie essen können und was nicht, sie wissen welche Tierrasse Feind und wer Freund ist und welche Wesen es gewachsen ist und bei welchem es um sein Leben rennen muss...

Evtl. versteh ich nur deinen Ansatz nicht ganz XD
Ich dachte mir, dass durch die übergebene Gene diese Informationen an den Erben weitergegeben wird.

Haben wir z.B. einen Fleischfresser der die Einheit bedroht in der Nähe merkt die Elterngeneration, dass dieser Fleischfresser eine Bedrohung ist(was sie durch die Erkenntnis gewonnen hat, dass sie durch ihre Anwesenheit Energie verloren hat) und gibt diese Information an die nächste Generation weiter.

Diese macht dann evtl. ähnliche Erfahrungen und gibt beide Erfahrungen an seine Kinder weiter.
Am Ende entsteht dann eine instinktgesteuerte Abneigung gegen oben genannten Fleischfresser, was
die Einheit dann ab einem bestimmten Zeitpunkt dazu bringt den Fleischfresser immer zu meiden.

Ich verfolge dabei den Ansatz eines lernfähigen Individuums welches das Ziel verfolgt sich so gut wie möglich in die Umwelt einzufügen und zu überleben.

Evtl. unterscheiden sich nur unsere Wirkungsabsichten, in dieser Sache...

MfG Ska

	MikeDee	Fr, Okt 17, 2008 12:12 Antworten mit Zitat
achso, ja des hab ich mir ganz einfach ausgedacht. Fleischfresser hab ja einfach einfach einen höheren Nahrungswert und alles was einen höheren Wert (z.b. um 5 höher als der eigene) hat ist ein Feind, alles was einen Niedrigeren Wert (z.b. um 5 niedriger als der eigene) hat ist was zum essen (ausser es ist Pflanzenfresser^^). Der Fleischfresser kann sich also nur damit Helfen, das es langsamere Tiere findet als es selbst ist.
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MikeDee

Fr, Okt 17, 2008 12:12
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achso, ja des hab ich mir ganz einfach ausgedacht. Fleischfresser hab ja einfach einfach einen höheren Nahrungswert und alles was einen höheren Wert (z.b. um 5 höher als der eigene) hat ist ein Feind, alles was einen Niedrigeren Wert (z.b. um 5 niedriger als der eigene) hat ist was zum essen (ausser es ist Pflanzenfresser^^).

Der Fleischfresser kann sich also nur damit Helfen, das es langsamere Tiere findet als es selbst ist.

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	DerHase	Fr, Okt 17, 2008 12:16 Antworten mit Zitat
Conways Spiel des Lebens
Play Satyr!

DerHase

Fr, Okt 17, 2008 12:16
Antworten mit Zitat

Conways Spiel des Lebens

Play Satyr!

	DAK	Fr, Okt 17, 2008 14:00 Antworten mit Zitat
Ich denke nicht, dass das Game of Life wirklich das is, was mike und skabus wollen Ich hab was in die richtung (evolutionssimulation) programmiert. ist zwar weniger ki-lastig (keine vererbung von was ist feind, was ist freund) hat dafür aber evolutuon basierend auf einem genom. das ganze spielt auf Zellebene -> es gibt tierische Zellen / Pflanzenzellen / Viren Code: [AUSKLAPPEN] [EINKLAPPEN] Graphics 800, 600, 16, 2 SetBuffer BackBuffer() SeedRnd MilliSecs() Type cell Field nr, x#, y#, pic, health#, maxhealth, genom$, nutrition, speed#, photosynth, breedtime, breed#, lifetime, lifespan, kill#, tarnr, startrace Field vircommand, virgenom$[10], infected, activatetime, isfood, generation End Type Dim startgenom$(5) Dim stats(5) Dim stats2#(5) Dim seq_pos$(4,1) Dim current_cell_pic(4,1) Dim chars$(15) Dim saves$(10) Dim saverace(10) Dim savepics(10) For i = 0 To 15 chars$(i) = hex2(i) Next Global maxcells = 200 Global mh1 Const health$ ="001" Const nutrition$ ="002" Const speed$ ="003" Const c_r$ ="004" ;Farbe Const c_g$ ="005" ;Farbe Const c_b$ ="006" ;Farbe seq_pos$(1,0) ="007" seq_pos$(2,0) ="008" seq_pos$(3,0) ="009" seq_pos$(4,0) ="00A" seq_pos$(1,1) ="00B" seq_pos$(2,1) ="00C" seq_pos$(3,1) ="00D" seq_pos$(4,1) ="00E" Const virgenom$ ="F" Const breedtime$ ="010" Const lifespan$ ="011" Const photosynth$ ="012" Const vircommand$ ="013" Const immune$ ="123" Global cells=0 startgenom$(5) = "0013FF0026660030200040FF00500000600000700100801400901400B00100C00100D01401300604FFFF010001011600012015000000000000000000000000000000" startgenom$(4) = "0013FF0026660030200040FF0050FF00600000700100801400901400B00100C00100D01401300604F001010001011600012015000000000000000000000000000000" startgenom$(3) = "0013FF0026660030200040FF0050FF00600000700100801400901400B00100C00100D01401300404FFFF02F3FF06F3FF000000000000000000000000000000000000" startgenom$(2) = "0010280026660030200040FF0050FF00600000700100801400901400B00100C00100D014013001000000000000000000000000000000000000000000000000000000" startgenom$(1) = "0010600020010030200040FF0050FF00600000700100801400901400A00100B00100C00100D01400E0140100C8011600012006000000000000000000000000000000" startgenom$(0) = "001050002FFF0030200040FF00500000600000700100801400900100A01400B00100C00100D01400E0140100C8011600012006000000000000000000000000000000" For i = 0 To 5 savepics(i) = create_save_pic(startgenom$(i)) saves(i+1) = startgenom(i) saverace(i+1) = i Next refreshcells() light = 1 Global foodnr = -1 Global gamespeed = 3 While Not KeyHit(1) Cls mh1 = MouseHit(1) If KeyHit(57) Then refreshcells() If KeyHit(28) Then light = 1-light If KeyHit(60) Then dfood = 1-dfood If KeyHit(61) Then dlight = 1-dlight If dlight Then dltimer = dltimer + 1gamespeed If dltimer > 300 Then light = 1-light:dltimer = 0 If dfood Then dftimer = dftimer + 1gamespeed If dftimer > 200 Then dftimer = 0:spawn_food() If light Then ClsColor 50, 50, 50 If light=0 Then ClsColor 0,0,0 For c.cell = Each cell If fast=0 Or (fast=1 And flipframe=1) Then DrawImage c\pic, c\x, c\y If c\isfood = 0 Then If c\nutrition = 1 Then dir = Rand(360) distmax = 200 tarnr = 0 tarx = 0 tary = 0 found = 0 For t.cell = Each cell If t\nutrition = 0 And t\nutrition <> 3 Then found = found + 1 If dist(t\x, t\y, c\x, c\y) < distmax Then distmax=dist(t\x, t\y, c\x, c\y) tarnr=t\nr tarx = t\x tary = t\y EndIf EndIf If found >= stats(4) Then Exit Next If tarnr <> 0 Then dir = ATan2(tary-c\y, tarx-c\x)+180 EndIf c\health = c\health - 1c\speed/32gamespeed If light Then If c\health<c\maxhealth Then c\health# = c\health# + c\photosynth/2gamespeed c\breed = c\breed + .9gamespeed EndIf ElseIf c\nutrition = 0 c\health = c\health-.01c\speed/32gamespeed If c\health > c\maxhealth/2 Then c\breed=c\breed+1.8gamespeed ok = 0 For t.cell = Each cell If t\nr = c\tarnr Then ok = 1 Next ok=0 If ok = 0 Then tardist = 10000 c\tarnr = 0 For t.cell = Each cell If t\nutrition <> 0 And t\nutrition <> 2 Then If tardist > dist(t\x, t\y, c\x, c\y) Then tardist = dist(t\x, t\y, c\x, c\y):c\tarnr = t\nr EndIf Next EndIf For t.cell = Each cell If t\nr = c\tarnr Then dir = ATan2(t\y-c\y, t\x-c\x) If dist(t\x, t\y, c\x, c\y) < 20 And c\health<c\maxhealth-20 Then c\health=c\health+t\health:t\health=0:t\kill=2 EndIf Next If c\tarnr = 0 Then dir = Rand(360) If c\health > c\maxhealth-20 Then dir = Rand(360) ElseIf c\nutrition = 2 ok = 0 For t.cell = Each cell If t\nr = c\tarnr Then ok = 1 Next ok=0 If ok = 0 Then tardist = 10000 c\tarnr = 0 For t.cell = Each cell If t\nutrition <> 2 And t\infected=0 Then If tardist > dist(t\x, t\y, c\x, c\y) Then tardist = dist(t\x, t\y, c\x, c\y):c\tarnr = t\nr EndIf Next EndIf For t.cell = Each cell If t\nr = c\tarnr Then dir = ATan2(t\y-c\y, t\x-c\x) If dist(t\x, t\y, c\x, c\y) < 20 Then For i = 1 To Len(t\genom$)/4 If readblock$(t\genom$, i) = immune$ Then c\health = 0 Next If c\health = 0 Then For i = 1 To Len(c\genom$)/4 If readblock$(c\genom$, i) = immune$ Then c\health = c\maxhealth Next EndIf If c\health2>t\health Or (t\nutrition=1 And c\health4>t\health) Then c\kill = 2 execute = c\vircommand execute = execute Mod 4 If execute = 2 Then t\genom$ = c\genom$ For i = 1 To Len(t\genom$)/4 If readblock$(t\genom$, i) = vircommand$ Then t\genom$ = replace_block$(t\genom$, i+1, "022") t\vircommand = 34 t\startrace = c\startrace c\health=0 EndIf Next EndIf If execute = 1 Then t\genom$ = c\genom$ For i = 1 To Len(t\genom$)/4 If readblock$(t\genom$, i) = vircommand$ Then t\genom$ = replace_block$(t\genom$, i+1, "011") t\vircommand = 17 t\startrace = c\startrace c\health=0 EndIf Next EndIf execute = c\vircommand execute = execute Mod 8 If execute/4 >= 1 Then blocks = Len(t\genom$)/3 For i = 1 To blocks Step 2 rb$ = readblock$(c\genom$, i) If Right(rb$, 1) = virgenom$ Then t\genom = replace_block$(t\genom$, unhex(Left(rb$, 2)), readblock$(c\genom$, i+1)) EndIf Next EndIf t\infected=1 Else t\health = t\health - c\health c\health = -1 EndIf EndIf EndIf Next If c\tarnr = 0 Then dir = Rand(360) Else dir = Rand(360) c\health = c\health - 1c\speed/32 EndIf If c\health > c\maxhealth Then c\health = c\maxhealth If c\breed > c\breedtime Then c\health = c\maxhealth/3 c\breed = 0 new_cell(c\genom$, c\x+Rand(-10,10), c\y+Rand(-10,10), c\startrace, c\generation) EndIf If c\infected Then execute = c\vircommand Mod 64 If execute/32>=1 Then c\health = c\health - 19 new_cell(c\genom$, c\x+Rand(-10,10), c\y+Rand(-10,10), 2, c\generation) Else execute = execute Mod 32 If execute/16>=1 Then If c\health > 150 Then new_cell(c\genom$, c\x+Rand(-10,10), c\y+Rand(-10,10), 2, c\generation):c\health = c\health-100 EndIf EndIf EndIf c\x = c\x + (Cos(dir)c\speed/100)gamespeed c\y = c\y + (Sin(dir)c\speed/100)gamespeed c\lifetime = c\lifetime+1gamespeed h = ImageHeight(c\pic)/2 If c\x > 800 Then c\x = 800 If c\y > 600 Then c\y = 600 If c\x < 0 Then c\x = 0 If c\y < 80+h Then c\y = 80+h If c\nutrition <> 2 Then If c\lifetime > c\lifespan Then c\kill=c\kill+.1gamespeed If c\health < 20 Then c\kill=c\kill+2 Else If c\health <0 Then c\kill = 2 EndIf EndIf If c\health <0 Then c\kill = 2 If c\kill>1 Then FreeImage(c\pic):Delete c.cell Next rechoose = rechoose - 1 If rechoose = 1 Then key=usekey:ext=0:Goto chooseagain For key = 1 To 10 If KeyHit(key+1) Then If KeyDown(29) Or KeyDown(157) Then ext = 0 While Not MouseHit(2) .chooseagain If savepics(key) Then FreeImage savepics(key) savepics(key) = create_save_pic(saves$(key)) mh1 = MouseHit(1) Color 255, 255, 255 part1g$ = "" part2g$ = "" For i = 1 To 22 part1g$ = part1g$+" "+readblock(saves$(key), i) Next part1g$ = Right(part1g$, Len(part1g$)-1) For i = 23 To 44 part2g$ = part2g$+" "+readblock(saves$(key), i) Next part2g$ = Right(part2g$, Len(part2g$)-1) For i = 2 To 20 Step 2 Line 94+32i, 40, 94+32i, 55 Next For i = 2 To 20 Step 2 Line 94+32i, 55, 94+32i, 70 Next Text 34, 40, " Genom: "+part1g$ Text 34, 55, " "+part2g$ part1o$ = "" part2o$ = "" For i = 1 To 22 part1o$ = part1o$+" "+readblock(startgenom$(saverace(key)), i) Next part1o$ = Right(part1o$, Len(part1o$)-1) For i = 23 To 44 part2o$ = part2o$+" "+readblock(startgenom$(saverace(key)), i) Next part2o$ = Right(part2o$, Len(part2o$)-1) For i = 2 To 20 Step 2 Line 94+32i, 10, 94+32i, 25 Next For i = 2 To 20 Step 2 Line 94+32i, 25, 94+32i, 39 Next Text 10, 10, "Startgenom:"+part1o$ Text 10, 25, " "+part2o$ Text 10, 70, "Mutationen: "+count_mutations(saves$(key), startgenom$(saverace(key))) Line 99, 39, 793, 39 Line 0, 70, 800, 70 Color 0, 255, 0 Text 10, 10, " "+compare$(part1o$, part1g$) Text 10, 25, " "+compare$(part2o$, part2g$) Color 255, 0, 0 Text 10, 40, " "+compare$(part1g$, part1o$) Text 10, 55, " "+compare$(part2g$, part2o$) DrawImage savepics(key), 20, 50 If mh1=1 Then If MouseY()>40 And MouseY()<70 Then If MouseX()>98 And MouseX()<98+(Len(part1g$)8) Then For i = 1 To Len(part1g$) If MouseX()>98+i8 Then xpos = i Next xpos2# = xpos xpos2# = xpos2#/4 xpos = Floor(xpos2#)+1 If MouseY()<55 Then saves$(key) = modify_block(no_spaces(saves$(key)), xpos) Else saves$(key) = modify_block(no_spaces(saves$(key)), 22+xpos) EndIf usekey = key rechoose = 3 ext = 1 EndIf EndIf EndIf If ext Then Exit If KeyHit(1) Then End Flip Wend Else new_cell(saves(key), MouseX(), MouseY(), saverace(key)) EndIf EndIf Next If MouseHit(2) Then chosen = 0 For c.cell = Each cell h = ImageHeight(c\pic)/2 w = ImageWidth(c\pic)/2 If MouseX() > c\x-w And MouseX() < c\x+w Then If MouseY() > c\y-h And MouseY() < c\y+h Then FreeImage(c\pic) Delete c.cell chosen = 1 EndIf EndIf If chosen Then Exit Next FlushMouse EndIf If mh1 Or statsin Then If fast=0 Or (fast=1 And flipframe=1) Then chosen = 0 For c.cell = Each cell h = ImageHeight(c\pic)/2 w = ImageWidth(c\pic)/2 If MouseX() > c\x-w And MouseX() < c\x+w Then If MouseY() > c\y-h And MouseY() < c\y+h Then If c\genom<>"" Then chosen = c\nr EndIf EndIf If chosen Then Exit Next If chosen Then While Not MouseHit(2) For c.cell = Each cell If chosen = c\nr Then Color 255, 255, 255 part1g$ = "" part2g$ = "" For i = 1 To 22 part1g$ = part1g$+" "+readblock(c\genom$, i) Next part1g$ = Right(part1g$, Len(part1g$)-1) For i = 23 To 44 part2g$ = part2g$+" "+readblock(c\genom$, i) Next part2g$ = Right(part2g$, Len(part2g$)-1) For i = 2 To 20 Step 2 Line 94+32i, 40, 94+32i, 55 Next For i = 2 To 20 Step 2 Line 94+32i, 55, 94+32i, 70 Next Text 34, 40, " Genom: "+part1g$ Text 34, 55, " "+part2g$ part1o$ = "" part2o$ = "" For i = 1 To 22 part1o$ = part1o$+" "+readblock(startgenom$(c\startrace), i) Next part1o$ = Right(part1o$, Len(part1o$)-1) For i = 23 To 44 part2o$ = part2o$+" "+readblock(startgenom$(c\startrace), i) Next part2o$ = Right(part2o$, Len(part2o$)-1) For i = 2 To 20 Step 2 Line 94+32i, 10, 94+32i, 25 Next For i = 2 To 20 Step 2 Line 94+32i, 25, 94+32i, 39 Next Text 10, 10, "Startgenom:"+part1o$ Text 10, 25, " "+part2o$ Text 10, 70, "Mutationen: "+count_mutations(c\genom$, startgenom$(c\startrace)) Line 99, 39, 793, 39 Line 0, 70, 800, 70 Color 0, 255, 0 Text 10, 10, " "+compare$(part1o$, part1g$) Text 10, 25, " "+compare$(part2o$, part2g$) Color 255, 0, 0 Text 10, 40, " "+compare$(part1g$, part1o$) Text 10, 55, " "+compare$(part2g$, part2o$) DrawImage c\pic, 20, 50 For i = 1 To 10 If KeyHit(i+1) Then saves$(i)=c\genom$:saverace(i)=c\startrace Next Delay 100 Color 255, 255, 0 If KeyHit(1) Then End Flip EndIf Next Wend EndIf If statsin=1 Then fast=1 statsin=0 Else statsin=1 EndIf EndIf If fast=0 Or (fast=1 And flipframe=1) Then cell_stats() Color 255, 255, 255 Text 10, 10, "Zellen: "+(stats(1)+stats(5))+"/"+maxcells Text 10, 25, "Beste HP: "+stats2(1) Text 10, 40, "Beste MaxHP: "+stats(2) Text 10, 55, "Max Mutationen: "+stats(3) Text 220, 25, "tier. Zellen: "+stats(4) Text 220, 40, "pflanzl. Zellen:"+(stats(1)-stats(4)) Text 220, 55, "Viren: "+stats(5) Text 430, 10, "Max Generation: "+stats(6) Text 430, 25, "Geschwindigkeit:"+gamespeed If fast Then Text 760, 10, ">>" Line 0, 70, 800, 70 For i = 1 To 10 If saves(i) <> "" Then Rect 200+i20, -1, 11, 21, 0 Text 201+i20, 3, i EndIf Next If mh1 Then If MouseY()>10 And MouseY()<20 If MouseX()>144+Len(Str(stats(1)))8 And MouseX()<144+Len(Str(stats(1)))8+Len(Str(maxcells))8 maxcells=input2("Maximale Zellenanzahl:") EndIf EndIf EndIf Color 255, 255, 0 EndIf flipframe = 1-flipframe If fast=0 Then Flip If flipframe=0 And fast=1 Then Flip ;If KeyHit(32) Then fast = 1-fast If KeyHit(32) Then gamespeed = gamespeed+1 If KeyHit(31) Then gamespeed = gamespeed-1 If statsin Then fast=0 If KeyHit(59) Then For c.cell = Each cell FreeImage c\pic Delete c.cell Next EndIf Delay 3 Wend End Function input2$(capt$="", opt=0, minlen=0, maxlen=0) ;opt=0: alles, opt=1: int, minlen/maxlen: länge des inputs, 0 für unbegrenzt FlushKeys Color 128, 128, 128 Rect 250, 200, 300, 200 Color 0, 0, 0 Text 400, 250, capt$, 1, 1 Color 0, 0, 0 Rect 300, 300, 200, 16 Color 255, 255, 255 Locate 302, 302 While done=0 done = 0 out$ = Input() If Len(out$)<minlen Or (Len(out$)>maxlen And maxlen<>0) Then new_block$ = "" Color 0, 0, 0 Text 400, 330, "Falsche Länge.", 1, 1 If minlen = 0 Then Text 400, 345, "(höchstens bis "+maxlen+" Zeichen)", 1, 1 EndIf If maxlen = 0 Text 400, 345, "(mindestens "+minlen+" Zeichen)", 1, 1 EndIf If minlen<>0 And maxlen<>0 Then Text 400, 345, "(nur "+minlen+" bis "+maxlen+" Zeichen erlaubt)", 1, 1 EndIf Color 0, 0, 0 Rect 300, 300, 200, 16 Color 255, 255, 255 Locate 302, 302 ElseIf opt =1 Then out2 = out$ If Str(out2) = out$ Then done = 1 Else new_block$ = "" Color 0, 0, 0 Text 400, 330, "Falsche Zeichen.", 1, 1 Text 400, 345, "(nur Ziffern erlaubt)", 1, 1 Color 0, 0, 0 Rect 300, 300, 200, 16 Color 255, 255, 255 Locate 302, 302 EndIf Else done = 1 EndIf Wend FlushKeys FlushMouse Return out$ End Function Function modify_block$(genom$, nr) FlushKeys block$ = readblock$(genom$, nr) Color 128, 128, 128 Rect 250, 200, 300, 200 Color 0, 0, 0 Text 400, 250, block$, 1, 1 Color 0, 0, 0 Rect 300, 300, 200, 16 Color 255, 255, 255 Locate 302, 302 While Len(new_block$)<>3 new_block$ = Upper(Input()) ok = 0 new_block$ = LSet(new_block$, 3) new_block$ = Replace(new_block$, " ", "0") For x = 1 To 3 For y = 0 To 15 ok = ok+(chars$(y)=Mid(new_block$, x, 1)) Next Next If ok<>3 Then new_block$ = "" Color 0, 0, 0 Text 400, 330, "Falsche Zeichen", 1, 1 Text 400, 345, "(nur Hexadezimalzahlen erlaubt)", 1, 1 Color 0, 0, 0 Rect 300, 300, 200, 16 Color 255, 255, 255 Locate 302, 302 EndIf Wend times = Len(genom$)/3 For i = 1 To times If nr<>i Then out$ = out$ + readblock$(genom$, i) Else out$ = out$ + new_block EndIf Next FlushKeys FlushMouse Return out$ End Function Function replace_block$(genom$, nr, repl$) times = Len(genom$)/3 For i = 1 To times If nr<>i Then out$ = out$ + readblock$(genom$, i) Else out$ = out$ + repl$ EndIf Next Return out$ End Function Function no_spaces$(in$) Return Replace(in$, " ", "") End Function Function compare$(genom1$, genom2$) length = Len(genom1$) If length<Len(genom2$) Then length=Len(genom2):genom1$=LSet(genom1$, length) Else genom2$=LSet(genom2$, length) EndIf For i = 1 To length comp1$ = Mid(genom1$, i, 1) comp2$ = Mid(genom2$, i, 1) If comp1$ = comp2$ Then out$=out$+" " Else out$=out$+comp1$ EndIf Next Return out End Function Function count_mutations(genom1$, genom2$) length = Len(genom1$) If length<Len(genom2$) Then length=Len(genom2):genom1$=LSet(genom1$, length) Else genom2$=LSet(genom2$, length) EndIf For i = 1 To length comp1$ = Mid(genom1$, i, 1) comp2$ = Mid(genom2$, i, 1) If comp1$ <> comp2$ Then mutations = mutations+1 EndIf Next Return mutations End Function Function cell_stats() Dim stats(6) Dim stats2(6) For c.cell = Each cell If c\isfood = 0 Then If c\nutrition <> 2 Then stats(1)=stats(1)+1 Else stats(5)=stats(5)+1 EndIf If c\health>stats2(1) Then stats2(1)=c\health If c\maxhealth>stats(2) Then stats(2)=c\maxhealth mutations = count_mutations(c\genom$, startgenom$(c\startrace)) If mutations>stats(3) Then stats(3)=mutations If c\nutrition=0 Then stats(4) = stats(4) + 1 If c\generation>stats(6) Then stats(6)=c\generation EndIf Next End Function Function dist(x1, y1, x2, y2) distance = (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 distance = distance^.5 Return distance End Function Function refreshcells() For c.cell = Each cell FreeImage(c\pic) Delete c.cell Next For x = 200 To 600 Step 100 For y = 100 To 500 Step 100 If Rand(1,10) = 10 Then new_cell(startgenom$(0), x, y, 0) ElseIf Rand(1,20) = 1 Then new_cell(startgenom$(2), x, y, 2) Else new_cell(startgenom$(1), x, y, 1) EndIf Next Next End Function Function hex2$(in) out$ = Hex(in) For i = 1 To 8 If Left(out$, 1) = "0" Then out$ = Right(out$, Len(out$)-1) Next If out$="" Then out$="0" Return out$ End Function Function spawn_food() c.cell = New cell c\nr = -foodnr foodnr = foodnr-1 c\x = Rand(0, 800) c\y = Rand(0, 800) c\pic = CreateImage(20, 20) Color 255, 255, 255 SetBuffer ImageBuffer(c\pic) Oval 0, 0, 20, 20, 1 MidHandle c\pic SetBuffer BackBuffer() c\health = 5000 c\maxhealth = 5000 c\nutrition = 1 c\speed = 0 c\lifespan = 100000 c\infected = 1 c\photosynth = 1 c\breedtime = 1000000 c\isfood = 1 h = ImageHeight(c\pic)/2 If c\x > 800 Then c\x = 800 If c\y > 600 Then c\y = 600 If c\x < 0 Then c\x = 0 If c\y < 80+h Then c\y = 80+h End Function Function new_cell(genom$, x, y, race=100, generation=-1) If stats(1)+stats(5)<maxcells Then stats(1) = stats(1) +1 mutate_rate = Rand(-12, 3) cells = cells+1 genom$ = mutate$(genom$, mutate_rate) c.cell = New cell c\nr = cells c\x = x c\y = y c\genom$ = genom$ nut = 0 vgenom = 0 blocks = Len(genom$)/3 Dim current_cell_pic(4,1) For i = 1 To blocks Step 2 b$ = readblock$(genom$, i) If Left(b$,1) = "0" Then If b$ = health$ Then c\health$ = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 1024 c\maxhealth$ = c\health3 EndIf If b$ = nutrition$ Then c\nutrition = unhex(readblock(genom$, i+1)) nut = 1 virnut = 0 For v = 1 To 3 virnut = virnut+(Mid(readblock(genom$,i+1), v,1) = "6") Next If c\nutrition > 2047 Then c\nutrition = 0 Else c\nutrition = 1 EndIf If virnut>1 Then c\nutrition = 2 EndIf If b$ = speed$ Then c\speed$ = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 512 EndIf If b$ = c_r$ Then rc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256 EndIf If b$ = c_g$ Then gc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256 EndIf If b$ = c_b$ Then bc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256 EndIf For d=1 To 4 For v=0 To 1 If b = seq_pos$(d,v) Then current_cell_pic(d, v) = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 64 End If Next Next If b$ = photosynth$ Then c\photosynth = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 16 EndIf If b$ = breedtime$ Then c\breedtime = 300+unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256 EndIf If b$ = lifespan$ Then c\lifespan = unhex(readblock(genom$, i+1)) EndIf If b$ = vircommand$ Then c\vircommand = unhex(readblock(genom$, i+1)) EndIf If b$ = virgenom$ Then c\virgenom$[vgenom] = unhex(readblock(genom$, i+1)) vgenom=vgenom+1 EndIf End If Next If c\nutrition = 1 Then c\speed = c\speed/2 If nut = 0 Then c\nutrition = 3 If race = 100 Then c\startrace = c\nutrition Else c\startrace = race EndIf size = 0 For v = 0 To 1 For i = 0 To 4 size = size+current_cell_pic(i, v) Next If size = 0 Then current_cell_pic(1, v)=1 Next If c\breedtime = 0 And c\nutrition <> 2 Then Delete c.cell:Return If c\nutrition = 2 Then c\activatetime = Rand(1, 50000) c\pic = create_vir_pic(rc, gc, bc) Else c\pic = create_cell_pic(rc, gc, bc) EndIf c\generation = generation+1 EndIf End Function Function create_save_pic(genom$) c.cell = New cell c\nr = cells c\x = x c\y = y c\genom$ = genom$ nut = 0 vgenom = 0 blocks = Len(genom$)/3 Dim current_cell_pic(4,1) For i = 1 To blocks Step 2 b$ = readblock$(genom$, i) If Left(b$,1) = "0" Then If b$ = health$ Then c\health$ = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 1024 c\maxhealth$ = c\health3 EndIf If b$ = nutrition$ Then c\nutrition = unhex(readblock(genom$, i+1)) nut = 1 virnut = 0 For v = 1 To 3 virnut = virnut+(Mid(readblock(genom$,i+1), v,1) = "6") Next If c\nutrition > 2047 Then c\nutrition = 0 Else c\nutrition = 1 EndIf If virnut>1 Then c\nutrition = 2 EndIf If b$ = speed$ Then c\speed$ = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 512 EndIf If b$ = c_r$ Then rc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256 EndIf If b$ = c_g$ Then gc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256 EndIf If b$ = c_b$ Then bc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256 EndIf For d=1 To 4 For v=0 To 1 If b = seq_pos$(d,v) Then current_cell_pic(d, v) = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 64 End If Next Next If b$ = photosynth$ Then c\photosynth = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 16 EndIf If b$ = breedtime$ Then c\breedtime = 300+unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256 EndIf If b$ = lifespan$ Then c\lifespan = unhex(readblock(genom$, i+1)) EndIf If b$ = vircommand$ Then c\vircommand = unhex(readblock(genom$, i+1)) EndIf If b$ = virgenom$ Then c\virgenom$[vgenom] = unhex(readblock(genom$, i+1)) vgenom=vgenom+1 EndIf End If Next If c\nutrition = 1 Then c\speed = c\speed/2 If nut = 0 Then c\nutrition = 3 If race = 100 Then c\startrace = c\nutrition Else c\startrace = race EndIf size = 0 For v = 0 To 1 For i = 0 To 4 size = size+current_cell_pic(i, v) Next If size = 0 Then current_cell_pic(1, v)=1 Next If c\breedtime = 0 And c\nutrition <> 2 Then Delete c.cell:Return If c\nutrition = 2 Then c\activatetime = Rand(1, 50000) c\pic = create_vir_pic(rc, gc, bc) Else c\pic = create_cell_pic(rc, gc, bc) EndIf sp = c\pic Delete c.cell Return sp End Function Function create_cell_pic(r, g, b) If r = 0 Then r = 20 If g = 0 Then g = 20 If b = 0 Then b = 20 Color r, g, b While xmax+ymax < 40 ct = ct+1 xmax = 0 ymax = 0 For i = 1 To 4 If current_cell_pic(i,1) > xmax Then xmax = current_cell_pic(i,1) If current_cell_pic(i,0) > ymax Then ymax = current_cell_pic(i,0) Next If xmax+ymax < 40 Then For i = 1 To 4 current_cell_pic(i,0) = current_cell_pic(i,0)2 current_cell_pic(i,1) = current_cell_pic(i,1)2 Next EndIf If xmax = 0 Then For i = 1 To 4 current_cell_pic(i,0) = 1 Next EndIf If ymax = 0 Then For i = 1 To 4 current_cell_pic(i,1) = 1 Next EndIf If ct = 100 Then Exit Wend pic = CreateImage(ymax+1, xmax+1) SetBuffer ImageBuffer(pic) For i = 1 To 4 nx = i+1 If nx>4 Then nx = 1 Line current_cell_pic(i, 0), current_cell_pic(i, 1), current_cell_pic(nx, 0), current_cell_pic(nx, 1) Next SetBuffer BackBuffer() MidHandle pic Return pic End Function Function create_vir_pic(r, g, b) If r = 0 Then r = 20 If g = 0 Then g = 20 If b = 0 Then b = 20 Color r, g, b xmax = 0 ymax = 0 For i = 1 To 3 For v = 0 To 1 current_cell_pic(i,v) = current_cell_pic(i,v)/4 Next Next For i = 1 To 3 If current_cell_pic(i,0) > xmax Then xmax = current_cell_pic(i,1) If current_cell_pic(i,1) > ymax Then ymax = current_cell_pic(i,0) Next pic = CreateImage(ymax+1, xmax+1) SetBuffer ImageBuffer(pic) For i = 1 To 3 nx = i+1 If nx>3 Then nx = 1 Line current_cell_pic(i, 0), current_cell_pic(i, 1), current_cell_pic(nx, 0), current_cell_pic(nx, 1) Next SetBuffer BackBuffer() MidHandle pic Return pic End Function Function mutate$(genom$, rate) If rate>0 Then For i = 1 To rate If Rand(1,8) = 8 Then sp = Rand(1, Len(genom$)-1) genom$ = cutout_sequence$(genom$, sp, sp) Else sp = Rand(1, Len(genom$)-1) genom$ = replace_sequence$(genom$, sp, sp) EndIf Next EndIf Return genom$ End Function Function readblock$(genom$, block) Return Mid(genom$, block3-2, 3) End Function Function replace_sequence$(genom$, start, ende) genom_end$ = Right(genom$, Len(genom)-ende) genom$ = Left(genom$, start-1) If ende-start+1>0 Then For i = 1 To ende-start+1 genom$ = genom$+chars$(Rand(0,15)) Next EndIf genom$ = genom$+genom_end$ Return genom$ End Function Function cutout_sequence$(genom$, start, ende) genom_end$ = Right(genom$, Len(genom)-ende) genom$ = Left(genom$, start-1)+genom_end$ For i = 1 To ende-start+1 genom$ = genom$+"0" Next Return genom$ End Function Function unhex(in$) For i = 1 To Len(in$) out = out+unhex_1(in$, i)*16^(Len(in$)-i) Next Return out End Function Function unhex_1(in$, pos) in$ = Mid(in$, pos, 1) For i = 0 To 15 If chars$(i) = in$ Then Return i Next End Function Steuerung: F1: Killt alles F2: spawnt periodisch futter. gut um evolution bei tierischen zellen zu beobachten. F3: schaltet periodisch das licht an/aus. gut um evolution bei pflanzenzellen zu beobachten. 1-9: spawnt die auf der jeweiligen taste gespeicherte zelle linksklick: wählt eine zelle aus und zeigt ihr genom an 1-9 während eine zelle ausgewählt ist: speichert die ausgewählte zelle auf der jeweiligen taste strg+1-9: zeigt das genom der auf der jeweiligen taste gespeicherten zelle an. klick auf einen genomteil um diesen zu modifizieren. die bedeutungen der jeweiligen genomsegmente kann ich auf wunsch posten. rechtsklick auf eine zelle: löscht diese Leer: spawnt 25 zellen
Gewinner der 6. und der 68. BlitzCodeCompo

DAK

Fr, Okt 17, 2008 14:00
Antworten mit Zitat

Ich denke nicht, dass das Game of Life wirklich das is, was mike und skabus wollen Wink

Ich hab was in die richtung (evolutionssimulation) programmiert. ist zwar weniger ki-lastig (keine vererbung von was ist feind, was ist freund) hat dafür aber evolutuon basierend auf einem genom.

das ganze spielt auf Zellebene -> es gibt tierische Zellen / Pflanzenzellen / Viren

Code: [AUSKLAPPEN]

Graphics 800, 600, 16, 2
SetBuffer BackBuffer()
SeedRnd MilliSecs()

Type cell
Field nr, x#, y#, pic, health#, maxhealth, genom$, nutrition, speed#, photosynth, breedtime, breed#, lifetime, lifespan, kill#, tarnr, startrace
Field vircommand, virgenom$[10], infected, activatetime, isfood, generation
End Type

Dim startgenom$(5)
Dim stats(5)
Dim stats2#(5)
Dim seq_pos$(4,1)
Dim current_cell_pic(4,1)
Dim chars$(15)
Dim saves$(10)
Dim saverace(10)
Dim savepics(10)
For i = 0 To 15
chars$(i) = hex2(i)
Next

Global maxcells = 200
Global mh1

Const health$    ="001"
Const nutrition$ ="002"
Const speed$    ="003"
Const c_r$       ="004" ;Farbe
Const c_g$       ="005" ;Farbe
Const c_b$       ="006" ;Farbe
seq_pos$(1,0)    ="007"
seq_pos$(2,0)    ="008"
seq_pos$(3,0)    ="009"
seq_pos$(4,0)    ="00A"
seq_pos$(1,1)    ="00B"
seq_pos$(2,1)    ="00C"
seq_pos$(3,1)    ="00D"
seq_pos$(4,1)    ="00E"
Const virgenom$    ="F"
Const breedtime$ ="010"
Const lifespan$    ="011"
Const photosynth$ ="012"
Const vircommand$ ="013"
Const immune$    ="123"

Global cells=0

startgenom$(5) = "0013FF0026660030200040FF00500000600000700100801400901400B00100C00100D01401300604FFFF010001011600012015000000000000000000000000000000"
startgenom$(4) = "0013FF0026660030200040FF0050FF00600000700100801400901400B00100C00100D01401300604F001010001011600012015000000000000000000000000000000"
startgenom$(3) = "0013FF0026660030200040FF0050FF00600000700100801400901400B00100C00100D01401300404FFFF02F3FF06F3FF000000000000000000000000000000000000"
startgenom$(2) = "0010280026660030200040FF0050FF00600000700100801400901400B00100C00100D014013001000000000000000000000000000000000000000000000000000000"
startgenom$(1) = "0010600020010030200040FF0050FF00600000700100801400901400A00100B00100C00100D01400E0140100C8011600012006000000000000000000000000000000"
startgenom$(0) = "001050002FFF0030200040FF00500000600000700100801400900100A01400B00100C00100D01400E0140100C8011600012006000000000000000000000000000000"

For i = 0 To 5
savepics(i) = create_save_pic(startgenom$(i))
saves(i+1) = startgenom(i)
saverace(i+1) = i
Next

refreshcells()

light = 1
Global foodnr = -1
Global gamespeed = 3

While Not KeyHit(1)
Cls
mh1 = MouseHit(1)
If KeyHit(57) Then refreshcells()
If KeyHit(28) Then light = 1-light

If KeyHit(60) Then dfood = 1-dfood
If KeyHit(61) Then dlight = 1-dlight
If dlight Then dltimer = dltimer + 1*gamespeed
If dltimer > 300 Then light = 1-light:dltimer = 0
If dfood Then dftimer = dftimer + 1*gamespeed
If dftimer > 200 Then dftimer = 0:spawn_food()

If light Then ClsColor 50, 50, 50
If light=0 Then ClsColor 0,0,0
For c.cell = Each cell
   If fast=0 Or (fast=1 And flipframe=1) Then DrawImage c\pic, c\x, c\y
   If c\isfood = 0 Then
      If c\nutrition = 1 Then
         dir = Rand(360)
         distmax = 200
         tarnr = 0
         tarx = 0
         tary = 0
         found = 0
         For t.cell = Each cell
            If t\nutrition = 0 And t\nutrition <> 3 Then
               found = found + 1
               If dist(t\x, t\y, c\x, c\y) < distmax Then
                  distmax=dist(t\x, t\y, c\x, c\y)
                  tarnr=t\nr
                  tarx = t\x
                  tary = t\y
               EndIf
            EndIf
            If found >= stats(4) Then Exit
         Next
         If tarnr <> 0 Then
            dir = ATan2(tary-c\y, tarx-c\x)+180
         EndIf
         c\health = c\health - 1*c\speed/32*gamespeed
         If light Then
            If c\health<c\maxhealth Then c\health# = c\health# + c\photosynth/2*gamespeed
            c\breed = c\breed + .9*gamespeed
         EndIf
      ElseIf c\nutrition = 0
         c\health = c\health-.01*c\speed/32*gamespeed
         If c\health > c\maxhealth/2 Then c\breed=c\breed+1.8*gamespeed
         ok = 0
         For t.cell = Each cell
            If t\nr = c\tarnr Then ok = 1
         Next
         ok=0
         If ok = 0 Then
            tardist = 10000
            c\tarnr = 0
            For t.cell = Each cell
               If t\nutrition <> 0 And t\nutrition <> 2 Then
                  If tardist > dist(t\x, t\y, c\x, c\y) Then tardist = dist(t\x, t\y, c\x, c\y):c\tarnr = t\nr
               EndIf
            Next
         EndIf
         For t.cell = Each cell
            If t\nr = c\tarnr Then
               dir = ATan2(t\y-c\y, t\x-c\x)
               If dist(t\x, t\y, c\x, c\y) < 20 And c\health<c\maxhealth-20 Then c\health=c\health+t\health:t\health=0:t\kill=2
            EndIf
         Next
         If c\tarnr = 0 Then dir = Rand(360)
         If c\health > c\maxhealth-20 Then dir = Rand(360)
      ElseIf c\nutrition = 2
         ok = 0
         For t.cell = Each cell
            If t\nr = c\tarnr Then ok = 1
         Next
         ok=0
         If ok = 0 Then
            tardist = 10000
            c\tarnr = 0
            For t.cell = Each cell
               If t\nutrition <> 2 And t\infected=0 Then
                  If tardist > dist(t\x, t\y, c\x, c\y) Then tardist = dist(t\x, t\y, c\x, c\y):c\tarnr = t\nr
               EndIf
            Next
         EndIf
         For t.cell = Each cell
            If t\nr = c\tarnr Then
               dir = ATan2(t\y-c\y, t\x-c\x)
               If dist(t\x, t\y, c\x, c\y) < 20 Then
                  For i = 1 To Len(t\genom$)/4
                     If readblock$(t\genom$, i) = immune$ Then c\health = 0
                  Next
                  If c\health = 0 Then
                     For i = 1 To Len(c\genom$)/4
                        If readblock$(c\genom$, i) = immune$ Then c\health = c\maxhealth
                     Next
                  EndIf
                  If c\health*2>t\health Or (t\nutrition=1 And c\health*4>t\health) Then
                     c\kill = 2
                     execute = c\vircommand
                     execute = execute Mod 4
                     If execute = 2 Then
                        t\genom$ = c\genom$
                        For i = 1 To Len(t\genom$)/4
                           If readblock$(t\genom$, i) = vircommand$ Then
                              t\genom$ = replace_block$(t\genom$, i+1, "022")
                              t\vircommand = 34
                              t\startrace = c\startrace
                              c\health=0
                           EndIf
                        Next
                     EndIf
                     If execute = 1 Then
                        t\genom$ = c\genom$
                        For i = 1 To Len(t\genom$)/4
                           If readblock$(t\genom$, i) = vircommand$ Then
                              t\genom$ = replace_block$(t\genom$, i+1, "011")
                              t\vircommand = 17
                              t\startrace = c\startrace
                              c\health=0
                           EndIf
                        Next
                     EndIf
                     execute = c\vircommand
                     execute = execute Mod 8
                     If execute/4 >= 1 Then
                        blocks = Len(t\genom$)/3
                        For i = 1 To blocks Step 2
                           rb$ = readblock$(c\genom$, i)
                           If Right(rb$, 1) = virgenom$ Then
                              t\genom = replace_block$(t\genom$, unhex(Left(rb$, 2)), readblock$(c\genom$, i+1))
                           EndIf
                        Next
                     EndIf
                     t\infected=1
                  Else
                     t\health = t\health - c\health
                     c\health = -1
                  EndIf
               EndIf
            EndIf
         Next
         If c\tarnr = 0 Then dir = Rand(360)
      Else
         dir = Rand(360)
         c\health = c\health - 1*c\speed/32
      EndIf
      If c\health > c\maxhealth Then c\health = c\maxhealth
      If c\breed > c\breedtime Then
         c\health = c\maxhealth/3
         c\breed = 0
         new_cell(c\genom$, c\x+Rand(-10,10), c\y+Rand(-10,10), c\startrace, c\generation)
      EndIf
      If c\infected Then
         execute = c\vircommand Mod 64
         If execute/32>=1 Then
            c\health = c\health - 19
            new_cell(c\genom$, c\x+Rand(-10,10), c\y+Rand(-10,10), 2, c\generation)
         Else
            execute = execute Mod 32
            If execute/16>=1 Then
               If c\health > 150 Then new_cell(c\genom$, c\x+Rand(-10,10), c\y+Rand(-10,10), 2, c\generation):c\health = c\health-100
            EndIf
         EndIf
      EndIf
      c\x = c\x + (Cos(dir)*c\speed/100)*gamespeed
      c\y = c\y + (Sin(dir)*c\speed/100)*gamespeed
      c\lifetime = c\lifetime+1*gamespeed
      h = ImageHeight(c\pic)/2
      If c\x > 800 Then c\x = 800
      If c\y > 600 Then c\y = 600
      If c\x < 0 Then c\x = 0
      If c\y < 80+h Then c\y = 80+h
      If c\nutrition <> 2 Then
         If c\lifetime > c\lifespan Then c\kill=c\kill+.1*gamespeed
         If c\health < 20 Then c\kill=c\kill+2
      Else
         If c\health <0 Then c\kill = 2
      EndIf
   EndIf
   If c\health <0 Then c\kill = 2
   If c\kill>1 Then FreeImage(c\pic):Delete c.cell
Next
rechoose = rechoose - 1
If rechoose = 1 Then key=usekey:ext=0:Goto chooseagain
For key = 1 To 10
   If KeyHit(key+1) Then
      If KeyDown(29) Or KeyDown(157) Then
         ext = 0
         While Not MouseHit(2)
            .chooseagain
            If savepics(key) Then FreeImage savepics(key)
            savepics(key) = create_save_pic(saves$(key))
            mh1 = MouseHit(1)
            Color 255, 255, 255
            part1g$ = ""
            part2g$ = ""
            For i = 1 To 22
               part1g$ = part1g$+" "+readblock(saves$(key), i)
            Next
            part1g$ = Right(part1g$, Len(part1g$)-1)
            For i = 23 To 44
               part2g$ = part2g$+" "+readblock(saves$(key), i)
            Next
            part2g$ = Right(part2g$, Len(part2g$)-1)
            For i = 2 To 20 Step 2
               Line 94+32*i, 40, 94+32*i, 55
            Next
            For i = 2 To 20 Step 2
               Line 94+32*i, 55, 94+32*i, 70
            Next
            Text 34, 40, " Genom: "+part1g$
            Text 34, 55, " "+part2g$
            part1o$ = ""
            part2o$ = ""
            For i = 1 To 22
               part1o$ = part1o$+" "+readblock(startgenom$(saverace(key)), i)
            Next
            part1o$ = Right(part1o$, Len(part1o$)-1)
            For i = 23 To 44
               part2o$ = part2o$+" "+readblock(startgenom$(saverace(key)), i)
            Next
            part2o$ = Right(part2o$, Len(part2o$)-1)
            For i = 2 To 20 Step 2
               Line 94+32*i, 10, 94+32*i, 25
            Next
            For i = 2 To 20 Step 2
               Line 94+32*i, 25, 94+32*i, 39
            Next
            Text 10, 10, "Startgenom:"+part1o$
            Text 10, 25, " "+part2o$
            Text 10, 70, "Mutationen: "+count_mutations(saves$(key), startgenom$(saverace(key)))
            Line 99, 39, 793, 39
            Line 0, 70, 800, 70
            Color 0, 255, 0
            Text 10, 10, " "+compare$(part1o$, part1g$)
            Text 10, 25, " "+compare$(part2o$, part2g$)
            Color 255, 0, 0
            Text 10, 40, " "+compare$(part1g$, part1o$)
            Text 10, 55, " "+compare$(part2g$, part2o$)
            DrawImage savepics(key), 20, 50
            If mh1=1 Then
               If MouseY()>40 And MouseY()<70 Then
                  If MouseX()>98 And MouseX()<98+(Len(part1g$)*8) Then
                     For i = 1 To Len(part1g$)
                        If MouseX()>98+i*8 Then xpos = i
                     Next
                     xpos2# = xpos
                     xpos2# = xpos2#/4
                     xpos = Floor(xpos2#)+1
                     If MouseY()<55 Then
                        saves$(key) = modify_block(no_spaces(saves$(key)), xpos)
                     Else
                        saves$(key) = modify_block(no_spaces(saves$(key)), 22+xpos)
                     EndIf
                     usekey = key
                     rechoose = 3
                     ext = 1
                  EndIf
               EndIf
            EndIf
            If ext Then Exit
            If KeyHit(1) Then End
            Flip
         Wend
      Else
         new_cell(saves(key), MouseX(), MouseY(), saverace(key))
      EndIf
   EndIf
Next
If MouseHit(2) Then
   chosen = 0
   For c.cell = Each cell
      h = ImageHeight(c\pic)/2
      w = ImageWidth(c\pic)/2
      If MouseX() > c\x-w And MouseX() < c\x+w Then
         If MouseY() > c\y-h And MouseY() < c\y+h Then
            FreeImage(c\pic)
            Delete c.cell
            chosen = 1
         EndIf
      EndIf
      If chosen Then Exit
   Next
   FlushMouse
EndIf
If mh1 Or statsin Then
   If fast=0 Or (fast=1 And flipframe=1) Then
      chosen = 0
      For c.cell = Each cell
         h = ImageHeight(c\pic)/2
         w = ImageWidth(c\pic)/2
         If MouseX() > c\x-w And MouseX() < c\x+w Then
            If MouseY() > c\y-h And MouseY() < c\y+h Then
               If c\genom<>"" Then chosen = c\nr
            EndIf
         EndIf
         If chosen Then Exit
      Next
      If chosen Then
         While Not MouseHit(2)
            For c.cell = Each cell
               If chosen = c\nr Then
                  Color 255, 255, 255
                  part1g$ = ""
                  part2g$ = ""
                  For i = 1 To 22
                     part1g$ = part1g$+" "+readblock(c\genom$, i)
                  Next
                  part1g$ = Right(part1g$, Len(part1g$)-1)
                  For i = 23 To 44
                     part2g$ = part2g$+" "+readblock(c\genom$, i)
                  Next
                  part2g$ = Right(part2g$, Len(part2g$)-1)
                  For i = 2 To 20 Step 2
                     Line 94+32*i, 40, 94+32*i, 55
                  Next
                  For i = 2 To 20 Step 2
                     Line 94+32*i, 55, 94+32*i, 70
                  Next
                  Text 34, 40, " Genom: "+part1g$
                  Text 34, 55, " "+part2g$
                  part1o$ = ""
                  part2o$ = ""
                  For i = 1 To 22
                     part1o$ = part1o$+" "+readblock(startgenom$(c\startrace), i)
                  Next
                  part1o$ = Right(part1o$, Len(part1o$)-1)
                  For i = 23 To 44
                     part2o$ = part2o$+" "+readblock(startgenom$(c\startrace), i)
                  Next
                  part2o$ = Right(part2o$, Len(part2o$)-1)
                  For i = 2 To 20 Step 2
                     Line 94+32*i, 10, 94+32*i, 25
                  Next
                  For i = 2 To 20 Step 2
                     Line 94+32*i, 25, 94+32*i, 39
                  Next
                  Text 10, 10, "Startgenom:"+part1o$
                  Text 10, 25, " "+part2o$
                  Text 10, 70, "Mutationen: "+count_mutations(c\genom$, startgenom$(c\startrace))
                  Line 99, 39, 793, 39
                  Line 0, 70, 800, 70
                  Color 0, 255, 0
                  Text 10, 10, " "+compare$(part1o$, part1g$)
                  Text 10, 25, " "+compare$(part2o$, part2g$)
                  Color 255, 0, 0
                  Text 10, 40, " "+compare$(part1g$, part1o$)
                  Text 10, 55, " "+compare$(part2g$, part2o$)
                  DrawImage c\pic, 20, 50
                  For i = 1 To 10
                     If KeyHit(i+1) Then saves$(i)=c\genom$:saverace(i)=c\startrace
                  Next
                  Delay 100
                  Color 255, 255, 0
                  If KeyHit(1) Then End
                  Flip
               EndIf
            Next
         Wend
      EndIf
      If statsin=1 Then fast=1
      statsin=0
   Else
      statsin=1
   EndIf
EndIf
If fast=0 Or (fast=1 And flipframe=1) Then
   cell_stats()
   Color 255, 255, 255
   Text 10, 10, "Zellen: "+(stats(1)+stats(5))+"/"+maxcells
   Text 10, 25, "Beste HP: "+stats2(1)
   Text 10, 40, "Beste MaxHP: "+stats(2)
   Text 10, 55, "Max Mutationen: "+stats(3)
   Text 220, 25, "tier. Zellen: "+stats(4)
   Text 220, 40, "pflanzl. Zellen:"+(stats(1)-stats(4))
   Text 220, 55, "Viren: "+stats(5)
   Text 430, 10, "Max Generation: "+stats(6)
   Text 430, 25, "Geschwindigkeit:"+gamespeed
   If fast Then Text 760, 10, ">>"
   Line 0, 70, 800, 70
   For i = 1 To 10
      If saves(i) <> "" Then
         Rect 200+i*20, -1, 11, 21, 0
         Text 201+i*20, 3, i
      EndIf
   Next
   If mh1 Then
      If MouseY()>10 And MouseY()<20
         If MouseX()>144+Len(Str(stats(1)))*8 And MouseX()<144+Len(Str(stats(1)))*8+Len(Str(maxcells))*8
            maxcells=input2("Maximale Zellenanzahl:")
         EndIf
      EndIf
   EndIf
   Color 255, 255, 0
EndIf
flipframe = 1-flipframe
If fast=0 Then Flip
If flipframe=0 And fast=1 Then Flip
;If KeyHit(32) Then fast = 1-fast
If KeyHit(32) Then gamespeed = gamespeed+1
If KeyHit(31) Then gamespeed = gamespeed-1
If statsin Then fast=0
If KeyHit(59) Then
   For c.cell = Each cell
      FreeImage c\pic
      Delete c.cell
   Next
EndIf
Delay 3
Wend
End

Function input2$(capt$="", opt=0, minlen=0, maxlen=0) ;opt=0: alles, opt=1: int, minlen/maxlen: länge des inputs, 0 für unbegrenzt
FlushKeys
Color 128, 128, 128
Rect 250, 200, 300, 200
Color 0, 0, 0
Text 400, 250, capt$, 1, 1
Color 0, 0, 0
Rect 300, 300, 200, 16
Color 255, 255, 255
Locate 302, 302
While done=0
   done = 0
   out$ = Input()
   If Len(out$)<minlen Or (Len(out$)>maxlen And maxlen<>0) Then
      new_block$ = ""
      Color 0, 0, 0
      Text 400, 330, "Falsche Länge.", 1, 1
      If minlen = 0 Then
         Text 400, 345, "(höchstens bis "+maxlen+" Zeichen)", 1, 1
      EndIf
      If maxlen = 0
         Text 400, 345, "(mindestens "+minlen+" Zeichen)", 1, 1
      EndIf
      If minlen<>0 And maxlen<>0 Then
         Text 400, 345, "(nur "+minlen+" bis "+maxlen+" Zeichen erlaubt)", 1, 1
      EndIf
      Color 0, 0, 0
      Rect 300, 300, 200, 16
      Color 255, 255, 255
      Locate 302, 302
   ElseIf opt =1 Then
      out2 = out$
      If Str(out2) = out$ Then
         done = 1
      Else
         new_block$ = ""
         Color 0, 0, 0
         Text 400, 330, "Falsche Zeichen.", 1, 1
         Text 400, 345, "(nur Ziffern erlaubt)", 1, 1
         Color 0, 0, 0
         Rect 300, 300, 200, 16
         Color 255, 255, 255
         Locate 302, 302
      EndIf
   Else
      done = 1
   EndIf
Wend
FlushKeys
FlushMouse
Return out$
End Function

Function modify_block$(genom$, nr)
FlushKeys
block$ = readblock$(genom$, nr)
Color 128, 128, 128
Rect 250, 200, 300, 200
Color 0, 0, 0
Text 400, 250, block$, 1, 1
Color 0, 0, 0
Rect 300, 300, 200, 16
Color 255, 255, 255
Locate 302, 302
While Len(new_block$)<>3
   new_block$ = Upper(Input())
   ok = 0
   new_block$ = LSet(new_block$, 3)
   new_block$ = Replace(new_block$, " ", "0")
   For x = 1 To 3
      For y = 0 To 15
         ok = ok+(chars$(y)=Mid(new_block$, x, 1))
      Next
   Next
   If ok<>3 Then
      new_block$ = ""
      Color 0, 0, 0
      Text 400, 330, "Falsche Zeichen", 1, 1
      Text 400, 345, "(nur Hexadezimalzahlen erlaubt)", 1, 1
      Color 0, 0, 0
      Rect 300, 300, 200, 16
      Color 255, 255, 255
      Locate 302, 302
   EndIf
Wend
times = Len(genom$)/3
For i = 1 To times
   If nr<>i Then
      out$ = out$ + readblock$(genom$, i)
   Else
      out$ = out$ + new_block
   EndIf
Next
FlushKeys
FlushMouse
Return out$
End Function

Function replace_block$(genom$, nr, repl$)
times = Len(genom$)/3
For i = 1 To times
   If nr<>i Then
      out$ = out$ + readblock$(genom$, i)
   Else
      out$ = out$ + repl$
   EndIf
Next
Return out$
End Function

Function no_spaces$(in$)
Return Replace(in$, " ", "")
End Function

Function compare$(genom1$, genom2$)
length = Len(genom1$)
If length<Len(genom2$) Then
   length=Len(genom2):genom1$=LSet(genom1$, length)
Else
   genom2$=LSet(genom2$, length)
EndIf
For i = 1 To length
   comp1$ = Mid(genom1$, i, 1)
   comp2$ = Mid(genom2$, i, 1)
   If comp1$ = comp2$ Then
      out$=out$+" "
   Else
      out$=out$+comp1$
   EndIf
Next
Return out
End Function

Function count_mutations(genom1$, genom2$)
length = Len(genom1$)
If length<Len(genom2$) Then
   length=Len(genom2):genom1$=LSet(genom1$, length)
Else
   genom2$=LSet(genom2$, length)
EndIf
For i = 1 To length
   comp1$ = Mid(genom1$, i, 1)
   comp2$ = Mid(genom2$, i, 1)
   If comp1$ <> comp2$ Then
      mutations = mutations+1
   EndIf
Next
Return mutations
End Function

Function cell_stats()
Dim stats(6)
Dim stats2(6)
For c.cell = Each cell
   If c\isfood = 0 Then
      If c\nutrition <> 2 Then
         stats(1)=stats(1)+1
      Else
         stats(5)=stats(5)+1
      EndIf
      If c\health>stats2(1) Then stats2(1)=c\health
      If c\maxhealth>stats(2) Then stats(2)=c\maxhealth
      mutations = count_mutations(c\genom$, startgenom$(c\startrace))
      If mutations>stats(3) Then stats(3)=mutations
      If c\nutrition=0 Then stats(4) = stats(4) + 1
      If c\generation>stats(6) Then stats(6)=c\generation
   EndIf
Next
End Function

Function dist(x1, y1, x2, y2)
distance = (x1-x2)^2+(y1-y2)^2
distance = distance^.5
Return distance
End Function

Function refreshcells()
For c.cell = Each cell
   FreeImage(c\pic)
   Delete c.cell
Next
For x = 200 To 600 Step 100
   For y = 100 To 500 Step 100
      If Rand(1,10) = 10 Then
         new_cell(startgenom$(0), x, y, 0)
      ElseIf Rand(1,20) = 1 Then
         new_cell(startgenom$(2), x, y, 2)
      Else
         new_cell(startgenom$(1), x, y, 1)
      EndIf
   Next
Next
End Function

Function hex2$(in)
out$ = Hex(in)
For i = 1 To 8
   If Left(out$, 1) = "0" Then out$ = Right(out$, Len(out$)-1)
Next
If out$="" Then out$="0"
Return out$
End Function

Function spawn_food()
c.cell = New cell
c\nr = -foodnr
foodnr = foodnr-1
c\x = Rand(0, 800)
c\y = Rand(0, 800)
c\pic = CreateImage(20, 20)
Color 255, 255, 255
SetBuffer ImageBuffer(c\pic)
Oval 0, 0, 20, 20, 1
MidHandle c\pic
SetBuffer BackBuffer()
c\health = 5000
c\maxhealth = 5000
c\nutrition = 1
c\speed = 0
c\lifespan = 100000
c\infected = 1
c\photosynth = 1
c\breedtime = 1000000
c\isfood = 1
h = ImageHeight(c\pic)/2
If c\x > 800 Then c\x = 800
If c\y > 600 Then c\y = 600
If c\x < 0 Then c\x = 0
If c\y < 80+h Then c\y = 80+h
End Function

Function new_cell(genom$, x, y, race=100, generation=-1)
If stats(1)+stats(5)<maxcells Then
   stats(1) = stats(1) +1
   mutate_rate = Rand(-12, 3)
   cells = cells+1
   genom$ = mutate$(genom$, mutate_rate)
   c.cell = New cell
   c\nr = cells
   c\x = x
   c\y = y
   c\genom$ = genom$
   nut = 0
   vgenom = 0
   blocks = Len(genom$)/3
   Dim current_cell_pic(4,1)
   For i = 1 To blocks Step 2
      b$ = readblock$(genom$, i)
      If Left(b$,1) = "0" Then
         If b$ = health$ Then
            c\health$ = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 1024
            c\maxhealth$ = c\health*3
         EndIf
         If b$ = nutrition$ Then
            c\nutrition = unhex(readblock(genom$, i+1))
            nut = 1
            virnut = 0
            For v = 1 To 3
               virnut = virnut+(Mid(readblock(genom$,i+1), v,1) = "6")
            Next
            If c\nutrition > 2047 Then
               c\nutrition = 0
            Else
               c\nutrition = 1
            EndIf
            If virnut>1 Then c\nutrition = 2
         EndIf
         If b$ = speed$ Then
            c\speed$ = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 512
         EndIf
         If b$ = c_r$ Then
            rc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256
         EndIf
         If b$ = c_g$ Then
            gc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256
         EndIf
         If b$ = c_b$ Then
            bc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256
         EndIf
         For d=1 To 4
            For v=0 To 1
               If b = seq_pos$(d,v) Then
                  current_cell_pic(d, v) = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 64
               End If
            Next
         Next
         If b$ = photosynth$ Then
            c\photosynth = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 16
         EndIf
         If b$ = breedtime$ Then
            c\breedtime = 300+unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256
         EndIf
         If b$ = lifespan$ Then
            c\lifespan = unhex(readblock(genom$, i+1))
         EndIf
         If b$ = vircommand$ Then
            c\vircommand = unhex(readblock(genom$, i+1))
         EndIf
         If b$ = virgenom$ Then
            c\virgenom$[vgenom] = unhex(readblock(genom$, i+1))
            vgenom=vgenom+1
         EndIf
      End If
   Next
   If c\nutrition = 1 Then c\speed = c\speed/2
   If nut = 0 Then c\nutrition = 3
   If race = 100 Then
      c\startrace = c\nutrition
   Else
      c\startrace = race
   EndIf
   size = 0
   For v = 0 To 1
      For i = 0 To 4
         size = size+current_cell_pic(i, v)
      Next
      If size = 0 Then current_cell_pic(1, v)=1
   Next
   If c\breedtime = 0 And c\nutrition <> 2 Then Delete c.cell:Return
   If c\nutrition = 2 Then
      c\activatetime = Rand(1, 50000)
      c\pic = create_vir_pic(rc, gc, bc)
   Else
      c\pic = create_cell_pic(rc, gc, bc)
   EndIf
   c\generation = generation+1
EndIf
End Function

Function create_save_pic(genom$)
c.cell = New cell
c\nr = cells
c\x = x
c\y = y
c\genom$ = genom$
nut = 0
vgenom = 0
blocks = Len(genom$)/3
Dim current_cell_pic(4,1)
For i = 1 To blocks Step 2
   b$ = readblock$(genom$, i)
   If Left(b$,1) = "0" Then
      If b$ = health$ Then
         c\health$ = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 1024
         c\maxhealth$ = c\health*3
      EndIf
      If b$ = nutrition$ Then
         c\nutrition = unhex(readblock(genom$, i+1))
         nut = 1
         virnut = 0
         For v = 1 To 3
            virnut = virnut+(Mid(readblock(genom$,i+1), v,1) = "6")
         Next
         If c\nutrition > 2047 Then
            c\nutrition = 0
         Else
            c\nutrition = 1
         EndIf
         If virnut>1 Then c\nutrition = 2
      EndIf
      If b$ = speed$ Then
         c\speed$ = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 512
      EndIf
      If b$ = c_r$ Then
         rc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256
      EndIf
      If b$ = c_g$ Then
         gc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256
      EndIf
      If b$ = c_b$ Then
         bc = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256
      EndIf
      For d=1 To 4
         For v=0 To 1
            If b = seq_pos$(d,v) Then
               current_cell_pic(d, v) = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 64
            End If
         Next
      Next
      If b$ = photosynth$ Then
         c\photosynth = unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 16
      EndIf
      If b$ = breedtime$ Then
         c\breedtime = 300+unhex(readblock(genom$, i+1)) Mod 256
      EndIf
      If b$ = lifespan$ Then
         c\lifespan = unhex(readblock(genom$, i+1))
      EndIf
      If b$ = vircommand$ Then
         c\vircommand = unhex(readblock(genom$, i+1))
      EndIf
      If b$ = virgenom$ Then
         c\virgenom$[vgenom] = unhex(readblock(genom$, i+1))
         vgenom=vgenom+1
      EndIf
   End If
Next
If c\nutrition = 1 Then c\speed = c\speed/2
If nut = 0 Then c\nutrition = 3
If race = 100 Then
   c\startrace = c\nutrition
Else
   c\startrace = race
EndIf
size = 0
For v = 0 To 1
   For i = 0 To 4
      size = size+current_cell_pic(i, v)
   Next
   If size = 0 Then current_cell_pic(1, v)=1
Next
If c\breedtime = 0 And c\nutrition <> 2 Then Delete c.cell:Return
If c\nutrition = 2 Then
   c\activatetime = Rand(1, 50000)
   c\pic = create_vir_pic(rc, gc, bc)
Else
   c\pic = create_cell_pic(rc, gc, bc)
EndIf
sp = c\pic
Delete c.cell
Return sp
End Function

Function create_cell_pic(r, g, b)
If r = 0 Then r = 20
If g = 0 Then g = 20
If b = 0 Then b = 20
Color r, g, b
While xmax+ymax < 40
   ct = ct+1
   xmax = 0
   ymax = 0
   For i = 1 To 4
      If current_cell_pic(i,1) > xmax Then xmax = current_cell_pic(i,1)
      If current_cell_pic(i,0) > ymax Then ymax = current_cell_pic(i,0)
   Next
   If xmax+ymax < 40 Then
      For i = 1 To 4
         current_cell_pic(i,0) = current_cell_pic(i,0)*2
         current_cell_pic(i,1) = current_cell_pic(i,1)*2
      Next
   EndIf
   If xmax = 0 Then
      For i = 1 To 4
         current_cell_pic(i,0) = 1
      Next
   EndIf
   If ymax = 0 Then
      For i = 1 To 4
         current_cell_pic(i,1) = 1
      Next
   EndIf
   If ct = 100 Then Exit
Wend
pic = CreateImage(ymax+1, xmax+1)
SetBuffer ImageBuffer(pic)
For i = 1 To 4
   nx = i+1
   If nx>4 Then nx = 1
   Line current_cell_pic(i, 0), current_cell_pic(i, 1), current_cell_pic(nx, 0), current_cell_pic(nx, 1)
Next
SetBuffer BackBuffer()
MidHandle pic
Return pic
End Function

Function create_vir_pic(r, g, b)
If r = 0 Then r = 20
If g = 0 Then g = 20
If b = 0 Then b = 20
Color r, g, b
xmax = 0
ymax = 0
For i = 1 To 3
   For v = 0 To 1
      current_cell_pic(i,v) = current_cell_pic(i,v)/4
   Next
Next
For i = 1 To 3
   If current_cell_pic(i,0) > xmax Then xmax = current_cell_pic(i,1)
   If current_cell_pic(i,1) > ymax Then ymax = current_cell_pic(i,0)
Next
pic = CreateImage(ymax+1, xmax+1)
SetBuffer ImageBuffer(pic)
For i = 1 To 3
   nx = i+1
   If nx>3 Then nx = 1
   Line current_cell_pic(i, 0), current_cell_pic(i, 1), current_cell_pic(nx, 0), current_cell_pic(nx, 1)
Next
SetBuffer BackBuffer()
MidHandle pic
Return pic
End Function

Function mutate$(genom$, rate)
If rate>0 Then
   For i = 1 To rate
      If Rand(1,8) = 8 Then
         sp = Rand(1, Len(genom$)-1)
         genom$ = cutout_sequence$(genom$, sp, sp)
      Else
         sp = Rand(1, Len(genom$)-1)
         genom$ = replace_sequence$(genom$, sp, sp)
      EndIf
   Next
EndIf
Return genom$
End Function

Function readblock$(genom$, block)
Return Mid(genom$, block*3-2, 3)
End Function

Function replace_sequence$(genom$, start, ende)
genom_end$ = Right(genom$, Len(genom)-ende)
genom$ = Left(genom$, start-1)
If ende-start+1>0 Then
For i = 1 To ende-start+1
   genom$ = genom$+chars$(Rand(0,15))
Next
EndIf
genom$ = genom$+genom_end$
Return genom$
End Function

Function cutout_sequence$(genom$, start, ende)
genom_end$ = Right(genom$, Len(genom)-ende)
genom$ = Left(genom$, start-1)+genom_end$
For i = 1 To ende-start+1
   genom$ = genom$+"0"
Next
Return genom$
End Function

Function unhex(in$)
For i = 1 To Len(in$)
   out = out+unhex_1(in$, i)*16^(Len(in$)-i)
Next
Return out
End Function

Function unhex_1(in$, pos)
in$ = Mid(in$, pos, 1)
For i = 0 To 15
   If chars$(i) = in$ Then Return i
Next
End Function

Steuerung:
F1: Killt alles
F2: spawnt periodisch futter. gut um evolution bei tierischen zellen zu beobachten.
F3: schaltet periodisch das licht an/aus. gut um evolution bei pflanzenzellen zu beobachten.

1-9: spawnt die auf der jeweiligen taste gespeicherte zelle
linksklick: wählt eine zelle aus und zeigt ihr genom an
1-9 während eine zelle ausgewählt ist: speichert die ausgewählte zelle auf der jeweiligen taste
strg+1-9: zeigt das genom der auf der jeweiligen taste gespeicherten zelle an. klick auf einen genomteil um diesen zu modifizieren. die bedeutungen der jeweiligen genomsegmente kann ich auf wunsch posten.
rechtsklick auf eine zelle: löscht diese
Leer: spawnt 25 zellen

Gewinner der 6. und der 68. BlitzCodeCompo

	maximilian	Fr, Okt 17, 2008 16:05 Antworten mit Zitat
Zitat: Ich denke nicht, dass das Game of Life wirklich das is, was mike und skabus wollen Wink Aber genau sowas sollten sie machen. Evolution ist sehr "lowlevel". Am besten wäre es, ein einfaches Teilsystem zu entwickeln, in dem es Dinge geben kann, ähnlich wie unsere bekannte DNA. Mit dem Ansatz wie oben beschrieben kann man sich richtigen Evolutionsprozessen nichtmal annähren.
Variety is the spice of life. One day ignore people, next day annoy them.

maximilian

Fr, Okt 17, 2008 16:05
Antworten mit Zitat

Zitat:

Ich denke nicht, dass das Game of Life wirklich das is, was mike und skabus wollen Wink

Aber genau sowas sollten sie machen. Evolution ist sehr "lowlevel". Am besten wäre es, ein einfaches Teilsystem zu entwickeln, in dem es Dinge geben kann, ähnlich wie unsere bekannte DNA.

Mit dem Ansatz wie oben beschrieben kann man sich richtigen Evolutionsprozessen nichtmal annähren.

Variety is the spice of life. One day ignore people, next day annoy them.

	Skabus	Mo, Okt 20, 2008 16:26 Antworten mit Zitat
LordChaos hat Folgendes geschrieben: Zitat: Ich denke nicht, dass das Game of Life wirklich das is, was mike und skabus wollen Wink Aber genau sowas sollten sie machen. Evolution ist sehr "lowlevel". Am besten wäre es, ein einfaches Teilsystem zu entwickeln, in dem es Dinge geben kann, ähnlich wie unsere bekannte DNA. Mit dem Ansatz wie oben beschrieben kann man sich richtigen Evolutionsprozessen nichtmal annähren. Etwas genauer vielleicht? Weenn du sachkundige Ahnung von diesem Thema hast wäre ich dir sehr verbunden wenn du uns mit deinem Wissen beehren würdest... Ansonsten ist die Aussage ziemlich für den Garten... MfG Ska @DAK: Sehr interessante Arbeit, vielen Dank^^
"In einer so verrückten Welt, kann man um in ihr zu überleben nur eines tun, nämlich eben jenes werden: Ein Verrückter!" -Selbstzitat aktuelles Projekt: Aves Certim - Der Galgen ist nicht weit! Ein SNES-RPG mit Handels- und Wirtschaftselemente. Infos?Hier: http://www.blitzforum.de/worklogs/234/ Besucht meine Seite: www.seelenfriedhof.de.vu

Skabus

Mo, Okt 20, 2008 16:26
Antworten mit Zitat

LordChaos hat Folgendes geschrieben:

Zitat:

Ich denke nicht, dass das Game of Life wirklich das is, was mike und skabus wollen Wink

Etwas genauer vielleicht?

Weenn du sachkundige Ahnung von diesem Thema hast wäre ich dir sehr verbunden wenn du uns mit deinem Wissen beehren würdest...

Ansonsten ist die Aussage ziemlich für den Garten...

MfG Ska

@DAK: Sehr interessante Arbeit, vielen Dank^^

	MikeDee	Di, Okt 21, 2008 9:47 Antworten mit Zitat
LordChaos hat Folgendes geschrieben: Zitat: Ich denke nicht, dass das Game of Life wirklich das is, was mike und skabus wollen Wink Aber genau sowas sollten sie machen. Evolution ist sehr "lowlevel". Am besten wäre es, ein einfaches Teilsystem zu entwickeln, in dem es Dinge geben kann, ähnlich wie unsere bekannte DNA. Mit dem Ansatz wie oben beschrieben kann man sich richtigen Evolutionsprozessen nichtmal annähren. Game of Life ist doch noch weiter von einem "Evolutionsprozess" entfernt, da spielt nichtmal der Zufall eine Rolle und ich sehe auch nicht wo was ähnliches wie eine DNA sein soll. Ausserdem hat GoL die angewohnheit das es endlich ist.
Nicht wenige benutzen die Anonymität des Internets um berühmt zu werden.

MikeDee

Di, Okt 21, 2008 9:47
Antworten mit Zitat

LordChaos hat Folgendes geschrieben:

Zitat:

Ich denke nicht, dass das Game of Life wirklich das is, was mike und skabus wollen Wink

Game of Life ist doch noch weiter von einem "Evolutionsprozess" entfernt, da spielt nichtmal der Zufall eine Rolle und ich sehe auch nicht wo was ähnliches wie eine DNA sein soll. Ausserdem hat GoL die angewohnheit das es endlich ist.

Nicht wenige benutzen die Anonymität des Internets um berühmt zu werden.

	SpionAtom	Di, Okt 21, 2008 11:40 Antworten mit Zitat
Was meinst du mit GoL ist endlich? Ich hab mal den spaßigen Beweis gesehen, dass aus einer endlichen Startmenge an Punkten, unendlich viele Punkte erzeugt werden können. Nämlich mit diesen lustigen Kanonen, die immer wieder Gleiter abschießen. (Wikipedia) Unten rechts das Gebilde ist der Fresser, den muss man sich wegdenken. Dann würden diese Gleiter unendlich weiterfliegen.
os: Windows 10 Home cpu: Intel Core i7 6700K 4.00Ghz gpu: NVIDIA GeForce GTX 1080

SpionAtom

Di, Okt 21, 2008 11:40
Antworten mit Zitat

Was meinst du mit GoL ist endlich?
Ich hab mal den spaßigen Beweis gesehen, dass aus einer endlichen Startmenge an Punkten, unendlich viele Punkte erzeugt werden können. Nämlich mit diesen lustigen Kanonen, die immer wieder Gleiter abschießen.

user posted image

(Wikipedia)
Unten rechts das Gebilde ist der Fresser, den muss man sich wegdenken. Dann würden diese Gleiter unendlich weiterfliegen.

os: Windows 10 Home cpu: Intel Core i7 6700K 4.00Ghz gpu: NVIDIA GeForce GTX 1080

	MikeDee	Di, Okt 21, 2008 12:58 Antworten mit Zitat
Es ist für mich endlich, wenn es entweder aufhört oder sich die letzten Schritte immer wiederholen. Unendlich hat eben kein Ende, etwas das sich wiederholt hört auf und fängt wieder von neuem an.
Nicht wenige benutzen die Anonymität des Internets um berühmt zu werden.

MikeDee

Di, Okt 21, 2008 12:58
Antworten mit Zitat

Es ist für mich endlich, wenn es entweder aufhört oder sich die letzten Schritte immer wiederholen. Unendlich hat eben kein Ende, etwas das sich wiederholt hört auf und fängt wieder von neuem an.

Nicht wenige benutzen die Anonymität des Internets um berühmt zu werden.

	Smily	Di, Okt 21, 2008 13:20 Antworten mit Zitat
Wenn man davon ausgeht, dass das spielfeld unendlich groß ist, ist die Simulation auch unendlich. Schliesslich verschwinden die Glider nie, aber neue werden ständig erstellt Man kann auch, in dem man glider geschick kollidieren lässt, neue Gliderkanonen erzeugen. Also wäre ein unendliches wachstum ohne wiederholungen mit dem GoL möglich. ich hatte da mal spaßenshalber eine kleine simulation in b+ geschrieben. http://phpprogger.ph.funpic.de/uploads/SDL.zip
Lesestoff: gegen Softwarepatente \| Netzzensur \| brain.exe \| Unabhängigkeitserklärung des Internets "Wir müssen die Rechte der Andersdenkenden selbst dann beachten, wenn sie Idioten oder schädlich sind. Wir müssen aufpassen. Wachsamkeit ist der Preis der Freiheit --- Keine Zensur!" stummi.org

Smily

Di, Okt 21, 2008 13:20
Antworten mit Zitat

Wenn man davon ausgeht, dass das spielfeld unendlich groß ist, ist die Simulation auch unendlich. Schliesslich verschwinden die Glider nie, aber neue werden ständig erstellt

Man kann auch, in dem man glider geschick kollidieren lässt, neue Gliderkanonen erzeugen. Also wäre ein unendliches wachstum ohne wiederholungen mit dem GoL möglich.

ich hatte da mal spaßenshalber eine kleine simulation in b+ geschrieben.
http://phpprogger.ph.funpic.de/uploads/SDL.zip

Lesestoff:
gegen Softwarepatente | Netzzensur | brain.exe | Unabhängigkeitserklärung des Internets

"Wir müssen die Rechte der Andersdenkenden selbst dann beachten, wenn sie Idioten oder schädlich sind. Wir müssen aufpassen. Wachsamkeit ist der Preis der Freiheit --- Keine Zensur!"
stummi.org

	Skabus	Di, Okt 21, 2008 16:12 Antworten mit Zitat
MikeDee hat Folgendes geschrieben: Game of Life ist doch noch weiter von einem "Evolutionsprozess" entfernt, da spielt nichtmal der Zufall eine Rolle und ich sehe auch nicht wo was ähnliches wie eine DNA sein soll. Ausserdem hat GoL die angewohnheit das es endlich ist. Mal abgesehen, dass das GoL eine sehr interessante Sache ist, frage ich mich was es tatsächlich mit Systematiken von Evolution zu tun haben soll... Sicher gibt es einige hochinteressante Ansätze, aber das GoL geht von Regeln aus die nicht naturgebundener Gesetze entspringt.Eher wirkt es, als würde man mehr oder weniger willkürlich ein paar Regeln definiert haben, die zu wirklich unglaublichen Gebilden und interessantem Verhalten führt. Aber im Bezug auf Evolution hat es zwei entscheidene Nachteile: 1.)Es wird davon ausgegangen, dass Zellen immer die exakt gleiche Beschaffenheit hat und als 1:1-Kopie bei der Wiedergeburt erstellt wird.Frage die daraus resultiert: Ist das Evolution?Sind Zellen immer grundsätzlich eine 1:1-Kopie ihrer Elterngeneration?Ich denke nicht.Sonst gäbe es keine evolutionsbedingten sich spezialisierende Zellen, sondern im Grunde nur DIE eine exakt gleiche Zelle. 2.) Es geht überhaupt nicht auf die Umwelt ein.Die Zellen wirken eher wie Viren die sich auf einem idealen Nährboden bewegt. Mit ist bewusst, dass der Herr Conway nicht darauf abzielte als er es entwarf, aber der oben genannte Bezug ist mir nicht ganz klar... Smiley: Ist gut geworden.Perfekt um ein wenig den Sinn und die Wirkungsweise hinter Conways GoL zu verstehen.Danke dafür^^ MFG Ska
"In einer so verrückten Welt, kann man um in ihr zu überleben nur eines tun, nämlich eben jenes werden: Ein Verrückter!" -Selbstzitat aktuelles Projekt: Aves Certim - Der Galgen ist nicht weit! Ein SNES-RPG mit Handels- und Wirtschaftselemente. Infos?Hier: http://www.blitzforum.de/worklogs/234/ Besucht meine Seite: www.seelenfriedhof.de.vu

Skabus

Di, Okt 21, 2008 16:12
Antworten mit Zitat

MikeDee hat Folgendes geschrieben:

Mal abgesehen, dass das GoL eine sehr interessante Sache ist, frage ich mich was es tatsächlich mit Systematiken von Evolution zu tun haben soll...

Sicher gibt es einige hochinteressante Ansätze, aber das GoL geht von Regeln aus die nicht naturgebundener Gesetze entspringt.Eher wirkt es, als würde man mehr oder weniger willkürlich
ein paar Regeln definiert haben, die zu wirklich unglaublichen Gebilden und interessantem Verhalten
führt.

Aber im Bezug auf Evolution hat es zwei entscheidene Nachteile:

1.)Es wird davon ausgegangen, dass Zellen immer die exakt gleiche Beschaffenheit hat und als 1:1-Kopie
bei der Wiedergeburt erstellt wird.Frage die daraus resultiert: Ist das Evolution?Sind Zellen immer grundsätzlich eine 1:1-Kopie ihrer Elterngeneration?Ich denke nicht.Sonst gäbe es keine evolutionsbedingten sich spezialisierende Zellen, sondern im Grunde nur DIE eine exakt gleiche Zelle.

2.) Es geht überhaupt nicht auf die Umwelt ein.Die Zellen wirken eher wie Viren die sich auf einem idealen Nährboden bewegt.

Mit ist bewusst, dass der Herr Conway nicht darauf abzielte als er es entwarf, aber der oben genannte Bezug ist mir nicht ganz klar...

Smiley: Ist gut geworden.Perfekt um ein wenig den Sinn und die Wirkungsweise hinter Conways GoL zu verstehen.Danke dafür^^

MFG Ska

	BladeRunner Moderator	Di, Okt 21, 2008 16:42 Antworten mit Zitat
Zitat: 2.) Es geht überhaupt nicht auf die Umwelt ein.Die Zellen wirken eher wie Viren die sich auf einem idealen Nährboden bewegt. Ein Virus braucht keinen Nährboden, es hat keinen eigenen Stoffwechsel. Du meinst sicher ein Bakterium. GoL hat nichts mit Evolution zu tun, denn wie schon festgestellt wurde gibt es keine Veränderung der Kopien. Wenn man das wollte müsste man die Regeln in der Kopie selbst speichern und durch zufällige Mutation oder Rekombination neue Regeln zulassen- was de facto den Eigenschaften der DNA entspräche. Wenn also zB die Zahl der Nachbarn für Reproduktion und die Zahl für Verhungern im Bakterium gespeichert ist und sich bei Reproduktion ändern kann, so kann man neue Species erschaffen die mit der ursprünglichen in Wettbewerb treten. Dann wird es interessant. Allerdings ist ein System wie bei GoL recht unausgewogen da es durch seine Simplizität schnell an die Grenzen zu bringen ist. Eine Amöbe die sich durch ihre eigene Anwesenheit reproduzieren kann und die so genügsam mit Futter umgeht dass sie auch nicht verhungert wenn alle Felder um sie besetzt sind wird sich recht früh ausbilden und innerhalb kürzester Zeit alles domninieren. Von daher wäre es interessant die Rahmenbedingungen zu verkomplizieren, bzw. für jede Variable verbindliche Minima und Maxima festzulegen - eventuell auch in Abhängigkeit voneinander. So dass zB eine sich rasch reproduzierende Amöbe automatisch mehr Futterbedarf hat als eine weniger rasch expandierende Species. Oder dass eine Amöbe nur dann reproduzieren kann wenn auch genug Futter in den Feldern um sie frei ist.
Zu Diensten, Bürger. Intel T2300, 2.5GB DDR 533, Mobility Radeon X1600 Win XP Home SP3 Intel T8400, 4GB DDR3, Nvidia GF9700M GTS Win 7/64 B3D BMax MaxGUI Stolzer Gewinner des BAC#48, #52 & #92

BladeRunner

Moderator

Di, Okt 21, 2008 16:42
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Zitat:

2.) Es geht überhaupt nicht auf die Umwelt ein.Die Zellen wirken eher wie Viren die sich auf einem idealen Nährboden bewegt.

Ein Virus braucht keinen Nährboden, es hat keinen eigenen Stoffwechsel. Du meinst sicher ein Bakterium.

GoL hat nichts mit Evolution zu tun, denn wie schon festgestellt wurde gibt es keine Veränderung der Kopien. Wenn man das wollte müsste man die Regeln in der Kopie selbst speichern und durch zufällige Mutation oder Rekombination neue Regeln zulassen- was de facto den Eigenschaften der DNA entspräche.

Wenn also zB die Zahl der Nachbarn für Reproduktion und die Zahl für Verhungern im Bakterium gespeichert ist und sich bei Reproduktion ändern kann, so kann man neue Species erschaffen die mit der ursprünglichen in Wettbewerb treten. Dann wird es interessant.
Allerdings ist ein System wie bei GoL recht unausgewogen da es durch seine Simplizität schnell an die Grenzen zu bringen ist. Eine Amöbe die sich durch ihre eigene Anwesenheit reproduzieren kann und die so genügsam mit Futter umgeht dass sie auch nicht verhungert wenn alle Felder um sie besetzt sind wird sich recht früh ausbilden und innerhalb kürzester Zeit alles domninieren.

Von daher wäre es interessant die Rahmenbedingungen zu verkomplizieren, bzw. für jede Variable verbindliche Minima und Maxima festzulegen - eventuell auch in Abhängigkeit voneinander.
So dass zB eine sich rasch reproduzierende Amöbe automatisch mehr Futterbedarf hat als eine weniger rasch expandierende Species. Oder dass eine Amöbe nur dann reproduzieren kann wenn auch genug Futter in den Feldern um sie frei ist.

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