CC BY
59
УДК 004.8
А.В.Попов
Студент 4 курса факультета информационных систем и технологий Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
С.В.Пальмов
К.т.н, доцент кафедры «Информационных систем и технологий» Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики
г.Самара, Российская Федерация
ПРЕОБРАЗОВАНИЕ АЛГОРИТМА ЭВОЛЮЦИОННОГО ИИ
Аннотация
Рассмотрен алгоритм игры Дж.Конвея «Жизнь», изучен принцип взаимодействия между объектами на игровом поле, введены новые типы клеток, добавлены свойства алгоритмического взаимодействия между клетками каждого типа, проведен анализ устойчивости клеточных колоний.
Ключевые слова КА, клеточный автомат, Conway's game of life
Идея клеточных автоматов заключает в себе богатый потенциал для решения задач различного типа. Построение клеточных колоний происходит по мат. модели, определенной разработчиком. Каноном клеточного автомата принято считать математическую игру «Жизнь», созданную Джоном Конвеем в 70-е годы прошлого века [1, с.1.]. Основной идеей является рассмотрение некоей окрестности клетки, чаще всего Мура (б) или Неймана (а), изображенной на рис.1.
л б
Рисунок 2 - Окрестности точки
Перенаселение (или опустошенность) данной окрестности, когда соседей целевой точки более трех (или менее двух), то целевая точка погибает от нехватки жизненного пространства (или одиночества). Наиболее благоприятным вариантом «процветания» колонии является условие соседства каждой точки с 2-мя или 3-мя соседями. В таком случае будет происходить смена поколений колонии за счет смены расположения комбинаций «живых» и «мертвых» существ.[3, с.1.] Модифицированные математические модели клеточных автоматов применяются в метеорологии, медицине, моделировании конструкций и проверки их на стрессоустойчивость, сфере развлечений и игрового моделирования (рис.2).
Рисунок 3 - (слева направо) Модель реакции Белоусова-Жаботинского, метеорологические прогнозы,
популярная sandbox игра
Опираясь на применение КА в медицине, был разработан алгоритм, моделирующий поведение клеточной колонии, с разным типом клеток: живые клетки, пассивные клетки, вирусы, антидоты. Основные правила данной модели:
• Вирусы заражают соседей. При этом вирус погибает.
• Вирусы переходят в следующее поколение на том же месте.
• Антидоты лечат вирусы. На месте больного появляется красное существо.
• Антидоты могут меняться с красными соседями.
• Желтые существа не умирают на всем протяжении игры.
Модель реализована на языке С++, визуализация выполнена с помощью ASCII кодов (рис.3). Модель с оконным приложением изображена на рисунке 6.
Г~1 Игра "Ж-изнь1'" [_=. У
X X
XX
ххххххххх XX
XXX XX X X X X XX X XXX X X
хххх х х :чхх
ххххх XX X XX X X :: X 5-Г X
XX X X X X ХХХХХ XX X
X XX X XXX X
X X XX X XX X
X я X X X X XX X
X X X X X X XX
X XX X X XX XXX X X
X X X X X XX X X
X X X XX X X
X хххххх X
XX XX X
XX ХХХХ XX X ххххххх
X
Рисунок 4 - Реализация игры в консоли MSVS 2010
На базе разработанной игры был проведен анализ колонии на выживаемость. Для оценки жизнеспособности колонии были выбраны следующие комбинации: клетки/лекари, клетки/вирусы, вирусы/пассивные, вирусы/лекари. Для удобства ввода данных в пакет аналитики, статистика поколений выводилась в текстовый файл. Результаты приведены на рисунке 4.
Рисунок 5 - Результаты исследования устойчивости колоний
Рисунок 6 - Интерфейс игровой среды
Игровой движок позволил использовать оконный интерфейс для более удобного вывода информации о поколениях и сделать визуализацию игры более приятной.
Изучив полученные данные, я сделал вывод: наиболее благоприятным условием выживания колонии является отсутствие вирусов, что достаточно близко к натуральной модели поведения реальных существ. Единственным фактором гибели колонии будет избыточная плотность жителей на игровом поле. Исследование трех типов жителей приближено к паре «лекари/вирусы» из-за возможности вирусов излечиваться и становиться обычными клетками. Но устойчивость такой колонии непостоянна и при каждой генерации имеет уникальный исход: процветание/вымирание колонии, удержание стабильного уровня численности за счет паритета вирусов и лекарей/живых клеток. Список используемой литературы:
1. Сергей Мильхин Клеточный автомат Steppers. [Электронный ресурс] - режим доступа: http://habrahabr.ru/post/237629/
2. Роман Парпалак Обзор клеточных автоматов. [Электронный ресурс] - режим доступа: http://life.written.ru/cellular_automata_review_by_toffoli
3. Грабовский В.И. 1995. Клеточные автоматы как простые модели сложных систем. [Электронный ресурс] - режим доступа: http://nature.air.ru/models/ca.htm
©Попов А.В. , Пальмов С.В. , 2016
УДК 621.396.67
А.В. Родионов
к.т.н., доцент
Калужский филиал МГТУ им. Н.Э. Баумана Г. Калуга, Российская Федерация
УПРАВЛЯЮЩАЯ ПРОГРАММА ДЛЯ КОМПАКТНОГО АНТЕННОГО ПОЛИГОНА
Аннотация
Целью данной работы является разработка управляющей программы измерительного комплекса для проведения антенных измерений коллиматорным методом. Основной чертой управляющей программы является возможность декодировать и обрабатывать данные, полученные в результате измерений антенных систем. Внедрение управляющей программы позволяет значительно снизить трудоемкость измерений и время их проведения, а также свести к минимуму влияние человеческого фактора.
Ключевые слова
управляющая программа, коллиматор, компактный полигон, антенные измерения, координатно-поворотное
устройство, диаграмма направленности
Плоские амплитудный и фазовый фронты волны, падающей от вспомогательного источника на антенну, являются одним из ключевых требований при проведении антенных измерений. Для достижения данного требования применяются два пути измерения параметров антенн:
1) в дальней зоне на открытых полигонах, на которых испытуемую антенну и вспомогательный источник электромагнитных волн разносят на значительные расстояния - при этом возникают погрешности измерений, связанные с отражением от поверхности земли, местных и удаленных отражающих предметов;
2) в ближней зоне различными методами, наиболее распространенным из которых является коллиматорный [1-5].
