前言
前几天我看了一篇文章, 讲的就是这个, 深有感触, 于是自己用代码撸了一遍
先讲故事 (故事是根据之前的文章写的)
- 有一块沙滩, 上面住着
很多的贝壳, 贝壳的壳上有着各种的图案. 有一天村民发现了这里, 开始捡贝壳回家..., 贝壳跟村民回家后的待遇大伙们都懂... - 但是村民不是什么贝壳都捡, 村民家里有信仰的
图腾, 当发现贝壳的图案与图腾比较像的时候就跳过, 村民会留下一部分让贝壳们繁衍生息 - 就这样过了 n 代以后 , 你会发现每个贝壳的壳上都长着与图腾很像的图案.
故事讲完了, 这就是 遗传学 进化论 的神奇之处 , 下来我用代码来模拟这一过程
定义
/// 种群最大数
let populationMaxCount = 100;
/// 种群被筛选后剩余最小数
let populationMinCount = 30;
/// 每个 unit 特征个数
let unitDNACount = 100;
/// 突变概率, 20 代表 20% , 即: 生成model会产生突变的概率;
let mutationRate = 60;
/// 算法按 相同 算还是 相似 算
let isEqualCount = true;
/// 输出结果是按 线 输出还是按 点 输出
let isDrawLine = false;
主要循环 :
繁衍生息 >> 排序 >> 剔除不像的 >> 输出最像的 >> 是否继续 >> 繁衍生息
func runLoop(block:(_ datas:[HeredityModel] , _ times:Int)->Bool) {
var isGoOn = true;
while isGoOn {
makeChilds();
sort();
weedOut();
times += 1;
isGoOn = block(datas,times);
}
}
繁衍生息
- 当少于种群最大值时就繁殖
- 在剩余种群中 找出一对父母 进行繁育
// 繁衍生息
func makeChilds() {
while datas.count < populationMaxCount - 1 {
birthChild();
}
}
// 造人
func birthChild() {
let half = populationMinCount / 2;
let mother = datas[Int(arc4random()) % half]; // 前半数组中取一个
let father = datas[Int(arc4random()) % half + half]; // 后半数组中取一个
let child = HeredityModel(father, mother);
child.makeLikeCount(base: baseModel);
datas.append(child);
}
造物过程
- 取父与母的随机一个 DNA 进行遗传 (遗传学中 DNA 是根据
显性与隐性来遗传的, 代码中就用随机来代表了) - 根据概率计算其是否需要变异 (没有变异, 物种就不会进化)
- 随机计算要进化的 DNA 的位置
init(_ model1:HeredityModel ,_ model2:HeredityModel) {
let isMutation = arc4random() % 100 < mutationRate; //是否进行突变
let index = isMutation ? Int(arc4random()) % unitDNACount : -1; // 突变位置
for i in 0...unitDNACount-1 {
if i == index { // 突变
models.append(HereditySubModel());
} else { // 正常遗传
let random = arc4random() % 2;
let model = random == 1 ? model2 : model1;
models.append(model.models[i]);
}
}
}
相似度计算
- 基准 DNA 我是画了一条45°的直线
- 按 DNA 相似计算 (物种会很快取向相似 , 并且越来越相似)
- 按 DNA 相同计算 (物种多样性会更好 , 很久以后也存在跳脱的)
func makeLikeCount(base:HeredityModel) {
likeCount = 0;
for i in 0...unitDNACount-1 {
if isEqualCount { // 按基因相同计算
if (self.models[i].x == base.models[i].x &&
self.models[i].y == base.models[i].y) {
likeCount += 1;
}
} else { // 按基因相似计算
likeCount += unitDNACount - abs(self.models[i].x - base.models[i].x);
likeCount += unitDNACount - abs(self.models[i].y - base.models[i].y);
}
}
}
成果展示 基准 DNA 我是画了一条45°的直线
-
按 DNA 相似计算
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经过 98239 代繁育 , 终于进化出完美的 DNA
- 按 DNA 相同计算
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总共繁衍了 100000 代 , 在 85555 代的时候已经繁衍出相同数 99 的物种了 ,最终也没有进化出完美的 , 并不是说这种进化不出 , 只是运气问题而已
总结
通过调整 定义值 , 会有不同的变化 , 通过这些变化可以看到 进化论 中很多神奇的进化过程 .
喜欢的同学可以自己下载演示: 源码地址 // MacOS代码
