书名：代码本色：用编程模拟自然系统
作者：Daniel Shiffman
译者：周晗彬
ISBN：978-7-115-36947-5
第9章目录

9.13　生态系统模拟

1、问题

• 在本章的进化系统中，你可能会注意到一些奇怪的地方。
  在现实世界中，种群中的新个体不会在同一时间诞生，也不会在同一时间成长或繁殖，然后立即死亡，最后使种群的规模保持在完美的稳定状态。
  这些行为方式都不符合真实场景。
  也不会有人拿着计算器在森林中四处转悠，专门为每一种生物计算适应度。

• 在真实的自然界中，并不存在“适者生存”的规律，真正的规律是“生存者生存”。
  也就是说，生存时间越久的生物，无论以什么原因，繁殖的机会总是更大。
  新个体在诞生后能生存一段时间，在这段时间内它可能会繁殖出后代，之后才死亡。

• 你不会在人工智能教科书中找到“现实世界”的进化模拟。本章的前面部分讲述了遗传算法的使用方式。但是，由于本书的目的是模拟自然系统，因此我们有必要讨论如何用遗传算法构建一个类“生态系统”

2、场景

• 我们先从一个简单的场景开始，创建一种名为“bloop”的生物，这是一个圆圈，根据Perlin噪声算法在屏幕中移动。
  这种生物有一个半径和最大速度。我们设定：生物的外形越大，移动速度越慢；外形越小，移动越快。

class Bloop {
    PVector location; 位置
    float r; 尺寸和速度
    float maxspeed;
    float xoff, yoff; Perlin噪声算法所需的变量
    void update() {
        float vx = map(noise(xoff),0,1,-maxspeed,maxspeed);
        float vy = map(noise(yoff),0,1,-maxspeed,maxspeed);
        PVector velocity = new PVector(vx,vy); 用Perlin噪声算法计算速度向量
        xoff += 0.01;
        yoff += 0.01;
        location.add(velocity); bloop对象发生移动
    }
    void display() { bloop对象的外形是一个圆
        ellipse(location.x, location.y, r, r);
    }
}

• 在本例中，我们想把bloop种群放到一个ArrayList中，而不再是之前用的定长数组，因为随着bloop个体的诞生或死亡，种群规模能动态扩大或缩小。
  我们可以在World类中存放这个ArrayList实例，它负责管理bloop世界中的所有元素。

class World {
    ArrayList<Bloop> bloops; bloop对象列表
    World(int num) {
    bloops = new ArrayList<Bloop>();
    for (int i = 0; i < num; i++) {
        bloops.add(new Bloop()); 初始化bloop对象列表
    }
}

• 到目前为止，我们只是在重复第5章粒子系统的构建过程。
  我们有一个在屏幕中移动的个体（bloop），还有一个世界（World）管理着数量可变的个体。
  为了将它变成进化系统，我们需要在世界中加入两个额外特性：
  ✡bloop死亡
  ✡bloop诞生
• 我们用bloop个体的死亡代替适应度函数和“选择”过程。
  如果某个bloop个体死亡，它就无法繁殖后代。
• 我们可以在bloop类中加入health变量，用它实现bloop个体的死亡机制。

class Bloop {
    float health = 100; bloop对象在起始时刻拥有100点生命值

• 在每一帧动画中，bloop个体会损失一些生命值（health）

void update() {
    实现运动所需的代码
    health -= 1; 递减生命值
}

• 如果bloop的health减为0，它就会死亡。

boolean dead() { 在bloop类中加入一个函数，检查bloop对象是否死亡
    if (health < 0.0) {
        return true;
    } else {
        return false;
    }
}

• 这是一个很好的开端，但我们还没做成任何事。
  如果所有bloop的health都从100开始，并在每一帧都减1，这样一来，所有bloop的生存时间都相同，也会同时死亡。
  如果每个bloop对象都有相同的生存时间，它们繁殖后代的概率也相等，因此种群就不会进化。

3、生存期

• 我们可以用多种方式实现可变的生存期。
  比如，引入bloop的捕食者：bloop的运动速度越快，它被捕食的几率也就越低，最后会进化出速度越来越快的bloop对象。此外还可以引入食物：当bloop对象吃到食物，它的生命值就提高，生命也得以延续。

• 假设我们有一个由食物位置组成的ArrayList，名为food。
  我们可以通过测试bloop对象和食物的位置确定bloop对象的觅食行为：如果bloop离食物足够近，它就吃掉这些食物（食物也从世界中移除），增加自己的生命值。

void eat() {
    for (int i = food.size()-1; i >= 0; i--) {
        PVector foodLocation = food.get(i);
        float d = PVector.dist(location, foodLocation);
        if (d < r/2) { bloop对象是否接近食物
            health += 100; 如果是，增加生命值
            food.remove(i); 其他bloop对象已无法吃到这份食物
        }
    }
}

• 现在，摄入更多食物的bloop对象能生存更久，繁殖的机会也更大。因此，我们希望系统能进化出觅食能力更强的bloop对象。

世界已经构建完成，下节开始进化！