source: cpp/frams/genetics/f1/conv_f1.cpp @ 717

Last change on this file since 717 was 716, checked in by Maciej Komosinski, 7 years ago

The f1 converter is now able to map more than one genotype character to the special, not-yet-known initial Part. This fixes the test case "(rX,rX)"

  • Property svn:eol-style set to native
File size: 17.0 KB
Line 
1// This file is a part of Framsticks SDK.  http://www.framsticks.com/
2// Copyright (C) 1999-2017  Maciej Komosinski and Szymon Ulatowski.
3// See LICENSE.txt for details.
4
5#include "conv_f1.h"
6#include <common/nonstd_stl.h>
7#include <common/log.h>
8#include <frams/util/multirange.h>
9#include <frams/util/multimap.h>
10#include <ctype.h>
11#include <assert.h>
12
13//#define v1f1COMPATIBLE //as in ancient Framsticks 1.x
14
15F1Props stdprops = { 1, 0, 1, 0.4, 0.25, 0.25, 0.25, 0.25, 0.0, 1.0, 1.0, 1,
16        0.2, 0.5, 0.5, 0.5 };
17
18class Builder
19{
20public:
21        Builder(const char*g, int mapping = 0) :invalid(0), genbegin(g), usemapping(mapping), first_part_mapping(NULL), own_first_part_mapping(true), model_energy(0), model_energy_count(0) {}
22        ~Builder() { if (own_first_part_mapping) SAFEDELETE(first_part_mapping); }
23        char tmp[222];
24        bool invalid;
25        Model model;
26        const char *genbegin;
27        SList neuro_f1_to_f0; // neuro_f1_to_f0(f1_refno) = actual neuro pointer
28        Neuro *last_f1_neuro;
29        SyntParam *neuro_cls_param;
30
31        struct Connection
32        {
33                int n1, n2; double w;
34                Connection(int _n1, int _n2, double _w) :n1(_n1), n2(_n2), w(_w) {}
35        };
36
37        SListTempl<Connection> connections;
38        int usemapping;
39        MultiRange range;
40        MultiRange *first_part_mapping;
41        bool own_first_part_mapping;
42        double lastjoint_muscle_power;
43        double model_energy;
44        int model_energy_count;
45        void grow(int part1, const char*g, Pt3D k, F1Props c);
46        void setPartMapping(int p, const char* g);
47        int growJoint(int part1, int part2, Pt3D &angle, F1Props &c, const char *g);
48        int growPart(F1Props &c, const char *g);
49        const char *skipNeuro(const char *z);
50        const char* growNeuro(const char* t, F1Props &c, int&);
51        void growConnection(const char* begin, const char* colon, const char* end, F1Props& props);
52        int countBranches(const char*g, SList &out);
53        SyntParam* lastNeuroClassParam();
54        void addClassParam(const char* name, double value);
55        void addClassParam(const char* name, const char* value);
56
57        const MultiRange* makeRange(const char*g) { return makeRange(g, g); }
58        const MultiRange* makeRange(const char*g, const char*g2);
59        Part *getLastPart() { return getLastJoint()->part2; }
60        Neuro *getLastNeuro() { return model.getNeuro(model.getNeuroCount() - 1); }
61        Joint *getLastJoint() { return model.getJoint(model.getJointCount() - 1); }
62        void addOrRememberInput(int n1, int n2, double w)
63        {
64                //if (!addInput(n1,n2,w,false))
65                connections += Connection(n1, n2, w);
66        }
67        bool addInput(int n1, int n2, double w, bool final)
68        {
69                if ((n1 < 0) || (n2 < 0) || (n1 >= neuro_f1_to_f0.size()) || (n2 >= neuro_f1_to_f0.size()))
70                {
71                        if (final) logPrintf("GenoConvF1", "addInput", LOG_WARN,
72                                "illegal neuron connection %d <- %d (ignored)", n1, n2);
73                        return 0;
74                }
75                Neuro *neuro = (Neuro*)neuro_f1_to_f0(n1);
76                Neuro *input = (Neuro*)neuro_f1_to_f0(n2);
77                neuro->addInput(input, w);
78                return 1;
79        }
80        void addPendingInputs()
81        {
82                for (int i = 0; i < connections.size(); i++)
83                {
84                        Connection *c = &connections(i);
85                        addInput(c->n1, c->n2, c->w, true);
86                }
87        }
88};
89
90const MultiRange* Builder::makeRange(const char*g, const char*g2)
91{
92        if (!usemapping) return 0;
93        range.clear();
94        range.add(g - genbegin, g2 - genbegin);
95        return &range;
96}
97
98void F1Props::normalizeBiol4()
99{
100        double sum = muscle_power + assimilation + stamina + ingestion;
101        muscle_power /= sum;
102        assimilation /= sum;
103        stamina /= sum;
104        ingestion /= sum;
105}
106
107/** main conversion function - with conversion map support */
108SString GenoConv_f1::convert(SString &i, MultiMap *map)
109{
110        const char* g = i.c_str();
111        Builder builder(g, map ? 1 : 0);
112        builder.model.open();
113        builder.grow(-1, g, Pt3D_0, stdprops); // uses Model::singleStepBuild to create model elements
114        if (builder.invalid) return SString();
115        builder.addPendingInputs();
116        builder.model.startenergy = (builder.model_energy_count > 0) ? (builder.model_energy / builder.model_energy_count) : 1.0;
117        builder.model.close(); // model is ready to use now
118        if (map) builder.model.getCurrentToF0Map(*map); // generate f1-to-f0 conversion map
119        return builder.model.getF0Geno().getGenes();
120}
121
122void Builder::setPartMapping(int p, const char* g)
123{
124        if (!usemapping) return;
125        const MultiRange *r = makeRange(g);
126        if (p < 0)
127        { //special case: mapping the part which is not yet created
128                if (first_part_mapping) first_part_mapping->add(*r);
129                else { first_part_mapping = new MultiRange(*r); own_first_part_mapping = true; }
130        }
131        else
132                model.getPart(p)->addMapping(*r);
133}
134
135void Builder::grow(int part1, const char*g, Pt3D k, F1Props c)
136{
137        int hasmuscles = 0;
138        k += Pt3D(c.twist, 0, c.curvedness);
139        while (1)
140        {
141                switch (*g)
142                {
143                case 0: case ',': case ')': return;
144                case 'R': k.x += 0.7853; setPartMapping(part1, g); break;
145                case 'r': k.x -= 0.7853;        setPartMapping(part1, g); break;
146                case 'Q': c.twist += (1.58 - c.twist)*0.3; setPartMapping(part1, g); break;
147                case 'q': c.twist += (-1.58 - c.twist)*0.3; setPartMapping(part1, g); break;
148#ifdef v1f1COMPATIBLE
149                case 'L': c.length += (3.0 - c.length)*0.3; setPartMapping(part1, g); break;
150#else
151                case 'L': c.length += (2.0 - c.length)*0.3; setPartMapping(part1, g); break;
152#endif                                       
153                case 'l': c.length += (0.33 - c.length)*0.3; setPartMapping(part1, g); break;
154                case 'A': c.assimilation += (1 - c.assimilation)*0.8;   c.normalizeBiol4(); setPartMapping(part1, g);  break;
155                case 'a': c.assimilation -= c.assimilation*0.4; c.normalizeBiol4(); setPartMapping(part1, g); break;
156                case 'I': c.ingestion += (1 - c.ingestion)*0.8; c.normalizeBiol4(); setPartMapping(part1, g); break;
157                case 'i': c.ingestion -= c.ingestion*0.4;       c.normalizeBiol4(); setPartMapping(part1, g); break;
158                case 'S': c.stamina += (1 - c.stamina)*0.8; c.normalizeBiol4(); setPartMapping(part1, g); break;
159                case 's': c.stamina -= c.stamina*0.4; c.normalizeBiol4(); setPartMapping(part1, g); break;
160                case 'M': c.muscle_power += (1 - c.muscle_power)*0.8;   c.normalizeBiol4(); setPartMapping(part1, g); break;
161                case 'm': c.muscle_power -= c.muscle_power*0.4; c.normalizeBiol4(); setPartMapping(part1, g); break;
162                case 'C': c.curvedness += (2.0 - c.curvedness)*0.25;    setPartMapping(part1, g); break;
163                case 'c': c.curvedness += (-2.0 - c.curvedness)*0.25; setPartMapping(part1, g); break;
164                case 'F': c.friction += (4 - c.friction)*0.2; setPartMapping(part1, g); break;
165                case 'f': c.friction -= c.friction*0.2; setPartMapping(part1, g); break;
166                case 'W': c.weight += (2.0 - c.weight)*0.3; setPartMapping(part1, g); break;
167                case 'w': c.weight += (0.5 - c.weight)*0.3; setPartMapping(part1, g); break;
168                case 'E': c.energy += (10.0 - c.energy)*0.1; setPartMapping(part1, g); break;
169                case 'e': c.energy -= c.energy*0.1;     setPartMapping(part1, g); break;
170
171                case 'D': c.cred += (1.0 - c.cred)*0.25; setPartMapping(part1, g); break;
172                case 'd': c.cred += (0.0 - c.cred)*0.25; setPartMapping(part1, g); break;
173                case 'G': c.cgreen += (1.0 - c.cgreen)*0.25; setPartMapping(part1, g); break;
174                case 'g': c.cgreen += (0.0 - c.cgreen)*0.25; setPartMapping(part1, g); break;
175                case 'B': c.cblue += (1.0 - c.cblue)*0.25; setPartMapping(part1, g); break;
176                case 'b': c.cblue += (0.0 - c.cblue)*0.25; setPartMapping(part1, g); break;
177                case 'H': c.visual_size += (0.7 - c.visual_size)*0.25; setPartMapping(part1, g); break;
178                case 'h': c.visual_size += (0.05 - c.visual_size)*0.25; setPartMapping(part1, g); break;
179
180                case '[': //neuron
181                        //              setdebug(g-(char*)geny,DEBUGNEURO | !l_neu);
182                        if (model.getJointCount())
183                                g = growNeuro(g + 1, c, hasmuscles);
184                        else
185                        {
186                                logMessage("GenoConv_F1", "grow", 1, "Illegal neuron position (ignored)");
187                                g = skipNeuro(g + 1);
188                        }
189                        break;
190                case 'X':
191                {
192                        int freshpart = 0;
193                        //setdebug(g-(char*)geny,DEBUGEST | !l_est);
194                        if (part1 < 0) //initial grow
195                        {
196                                if (model.getPartCount() > 0)
197                                        part1 = 0;
198                                else
199                                {
200                                        part1 = growPart(c, g);
201                                        freshpart = 1;
202                                        if (first_part_mapping)
203                                        {
204                                                //mapping was defined before creating this initial Part -> put it into the Part
205                                                assert(own_first_part_mapping);
206                                                model.getPart(part1)->setMapping(*first_part_mapping);
207                                                delete first_part_mapping;
208                                                //first_part_mapping can be still used later but from now on it references the internal Part mapping
209                                                first_part_mapping = model.getPart(part1)->getMapping();
210                                                own_first_part_mapping = false;
211                                        }
212                                }
213                        }
214                        if (!freshpart)
215                        {
216                                Part *part = model.getPart(part1);
217                                part->density = ((part->mass*part->density) + 1.0 / c.weight) / (part->mass + 1.0); // v=m*d
218                                //                      part->volume+=1.0/c.weight;
219                                part->mass += 1.0;
220                        }
221                        model_energy += 0.9*c.energy + 0.1;
222                        model_energy_count++;
223
224                        int part2 = growPart(c, g);
225                        growJoint(part1, part2, k, c, g);
226                        //              est* e = new est(*s,*s2,k,c,zz,this);
227
228                        // attenuate properties as they are propagated along the structure
229                        c.length = 0.5*c.length + 0.5*stdprops.length;
230                        c.visual_size = 0.5*c.visual_size + 0.5*stdprops.visual_size;
231                        c.curvedness = 0.66*c.curvedness;
232                        c.twist = 0.66*c.twist;
233                        c.friction = 0.8*c.friction + 0.2*stdprops.friction;
234
235                        c.assimilation = 0.8*c.assimilation + 0.2*stdprops.assimilation;
236                        c.stamina = 0.8*c.stamina + 0.2*stdprops.stamina;
237                        c.muscle_power = 0.8*c.muscle_power + 0.2*stdprops.muscle_power;
238                        c.ingestion = 0.8*c.ingestion + 0.2*stdprops.ingestion;
239                        c.weight += (stdprops.weight - c.weight)*0.5;
240                        c.normalizeBiol4();
241
242                        if (c.muscle_reset_range) c.muscle_bend_range = 1.0; else c.muscle_reset_range = true;
243                        grow(part2, g + 1, Pt3D_0, c);
244                        return;
245                }
246                case '(':
247                {
248                        setPartMapping(part1, g);
249                        SList ga;
250                        int i, count;
251                        count = countBranches(g + 1, ga);
252                        c.muscle_reset_range = false;
253                        c.muscle_bend_range = 1.0 / count;
254                        for (i = 0; i < count; i++)
255                                grow(part1, (char*)ga(i), k + Pt3D(0, 0, -M_PI + (i + 1)*(2 * M_PI / (count + 1))), c);
256                        return;
257                }
258                case ' ': case '\t': case '\n': case '\r': break;
259                default: invalid = 1; return;
260                }
261                g++;
262        }
263}
264
265SyntParam* Builder::lastNeuroClassParam()
266{
267        if (!neuro_cls_param)
268        {
269                NeuroClass *cls = last_f1_neuro->getClass();
270                if (cls)
271                {
272                        neuro_cls_param = new SyntParam(last_f1_neuro->classProperties());
273                        // this is equivalent to:
274                        //              SyntParam tmp=last_f1_neuro->classProperties();
275                        //              neuro_cls_param=new SyntParam(tmp);
276                        // interestingly, some compilers eliminate the call to new SyntParam,
277                        // realizing that a copy constructor is redundant when the original object is
278                        // temporary. there are no side effect of such optimization, as long as the
279                        // copy-constructed object is exact equivalent of the original.
280                }
281        }
282        return neuro_cls_param;
283}
284
285void Builder::addClassParam(const char* name, double value)
286{
287        lastNeuroClassParam();
288        if (neuro_cls_param)
289                neuro_cls_param->setDoubleById(name, value);
290}
291
292void Builder::addClassParam(const char* name, const char* value)
293{
294        lastNeuroClassParam();
295        if (neuro_cls_param)
296        {
297                ExtValue e(value);
298                const ExtValue &re(e);
299                neuro_cls_param->setById(name, re);
300        }
301}
302
303int Builder::countBranches(const char*g, SList &out)
304{
305        int gl = 0;
306        out += (void*)g;
307        while (gl >= 0)
308        {
309                switch (*g)
310                {
311                case 0: gl = -1; break;
312                case '(': case '[': ++gl; break;
313                case ')': case ']': --gl; break;
314                case ',': if (!gl) out += (void*)(g + 1);
315                }
316                g++;
317        }
318        return out.size();
319}
320
321int Builder::growJoint(int part1, int part2, Pt3D &angle, F1Props &c, const char *g)
322{
323        double len = min(2.0, c.length);
324        sprintf(tmp, "j:p1=%ld,p2=%ld,dx=%lg,rx=%lg,ry=%lg,rz=%lg,stam=%lg,vr=%g,vg=%g,vb=%g",
325                part1, part2, len, angle.x, angle.y, angle.z, c.stamina, c.cred, c.cgreen, c.cblue);
326        lastjoint_muscle_power = c.muscle_power;
327        return model.singleStepBuild(tmp, makeRange(g));
328}
329
330int Builder::growPart(F1Props &c, const char *g)
331{
332        sprintf(tmp, "p:dn=%lg,fr=%lg,ing=%lg,as=%lg,vs=%g,vr=%g,vg=%g,vb=%g",
333                1.0 / c.weight, c.friction, c.ingestion, c.assimilation, c.visual_size, c.cred, c.cgreen, c.cblue);
334        return model.singleStepBuild(tmp, makeRange(g));
335}
336
337const char *Builder::skipNeuro(const char *z)
338{
339        for (; *z; z++) if ((*z == ']') || (*z == ')')) break;
340        return z - 1;
341}
342
343const char* Builder::growNeuro(const char* t, F1Props& props, int &hasmuscles)
344{
345        const char*neuroend = skipNeuro(t);
346        last_f1_neuro = model.addNewNeuro();
347        neuro_cls_param = NULL;
348        last_f1_neuro->attachToPart(getLastPart());
349        const MultiRange *mr = makeRange(t - 1, neuroend + 1);
350        if (mr) last_f1_neuro->addMapping(*mr);
351        neuro_f1_to_f0 += last_f1_neuro;
352
353        SString clsname;
354        bool haveclass = 0;
355        while (*t && *t <= ' ') t++;
356        const char* next = (*t) ? (t + 1) : t;
357        while (*next && *next <= ' ') next++;
358        if (*t && *next != ',' && *next != ']') // old style muscles [|rest] or [@rest]
359                switch (*t)
360        {
361                case '@': if (t[1] == ':') break;
362                        haveclass = 1;
363                        //              if (!(hasmuscles&1))
364                        {
365                                hasmuscles |= 1;
366                                Neuro *muscle = model.addNewNeuro();
367                                sprintf(tmp, "@:p=%lg", lastjoint_muscle_power);
368                                muscle->addInput(last_f1_neuro);
369                                muscle->setDetails(tmp);
370                                muscle->attachToJoint(getLastJoint());
371                                if (usemapping) muscle->addMapping(*makeRange(t));
372                        }
373                        t++;
374                        break;
375                case '|': if (t[1] == ':') break;
376                        haveclass = 1;
377                        //              if (!(hasmuscles&2))
378                        {
379                                hasmuscles |= 2;
380                                Neuro *muscle = model.addNewNeuro();
381                                sprintf(tmp, "|:p=%lg,r=%lg", lastjoint_muscle_power, props.muscle_bend_range);
382                                muscle->addInput(last_f1_neuro);
383                                muscle->setDetails(tmp);
384                                muscle->attachToJoint(getLastJoint());
385                                if (usemapping) muscle->addMapping(*makeRange(t));
386                        }
387                        t++;
388                        break;
389        }
390        while (*t && *t <= ' ') t++;
391        bool finished = 0;
392        const char *begin = t;
393        const char* colon = 0;
394        SString classparams;
395        while (!finished)
396        {
397                switch (*t)
398                {
399                case ':': colon = t; break;
400                case 0: case ']': case ')': finished = 1;
401                        // NO break!
402                case ',':
403                        if (!haveclass && !colon && t > begin)
404                        {
405                                haveclass = 1;
406                                SString clsname(begin, t - begin);
407                                clsname = trim(clsname);
408                                last_f1_neuro->setClassName(clsname);
409                                NeuroClass *cls = last_f1_neuro->getClass();
410                                if (cls)
411                                {
412                                        if (cls->getPreferredLocation() == 2)
413                                                last_f1_neuro->attachToJoint(getLastJoint());
414                                        else if (cls->getPreferredLocation() == 1)
415                                                last_f1_neuro->attachToPart(getLastPart());
416
417                                        lastNeuroClassParam();
418                                        //special handling: muscle properties (can be overwritten by subsequent property assignments)
419                                        if (!strcmp(cls->getName().c_str(), "|"))
420                                        {
421                                                neuro_cls_param->setDoubleById("p", lastjoint_muscle_power);
422                                                neuro_cls_param->setDoubleById("r", props.muscle_bend_range);
423                                        }
424                                        else if (!strcmp(cls->getName().c_str(), "@"))
425                                        {
426                                                neuro_cls_param->setDoubleById("p", lastjoint_muscle_power);
427                                        }
428                                }
429                        }
430                        else if (colon && (colon > begin) && (t > colon))
431                                growConnection(begin, colon, t, props);
432                        if (t[0] != ',') t--;
433                        begin = t + 1; colon = 0;
434                        break;
435                }
436                t++;
437        }
438        SAFEDELETE(neuro_cls_param);
439        return t;
440}
441void Builder::growConnection(const char* begin, const char* colon, const char* end, F1Props& props)
442{
443        while (*begin && *begin <= ' ') begin++;
444        int i;
445        if (isdigit(begin[0]) || (begin[0] == '-'))
446        {
447                double conn_weight = ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str());
448                paInt relative = ExtValue::getInt(trim(SString(begin, colon - begin)).c_str(), false);
449                int this_refno = neuro_f1_to_f0.size() - 1;
450                addOrRememberInput(this_refno, this_refno + relative, conn_weight);
451        }
452        else if ((i = last_f1_neuro->extraProperties().findIdn(begin, colon - begin)) >= 0)
453        {
454                last_f1_neuro->extraProperties().set(i, colon + 1);
455        }
456        else if (isupper(begin[0]) || strchr("*|@", begin[0]))
457        {
458                SString clsname(begin, colon - begin);
459                trim(clsname);
460                Neuro *receptor = model.addNewNeuro();
461                receptor->setClassName(clsname);
462                NeuroClass *cls = receptor->getClass();
463                if (cls)
464                {
465                        if (cls->getPreferredLocation() == 2) receptor->attachToJoint(getLastJoint());
466                        else if (cls->getPreferredLocation() == 1) receptor->attachToPart(getLastPart());
467                }
468                last_f1_neuro->addInput(receptor, ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
469                if (usemapping) receptor->addMapping(*makeRange(begin, end - 1));
470        }
471        else if ((begin[0] == '>') && (begin[1]))
472        {
473                Neuro *out = model.addNewNeuro();
474                out->addInput(last_f1_neuro, ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
475                out->setClassName(SString(begin + 1, end - colon - 1));
476                if (begin[1] == '@')
477                {
478                        sprintf(tmp, "p=%lg", lastjoint_muscle_power);
479                        out->setClassParams(tmp);
480                }
481                else if (begin[1] == '|')
482                {
483                        sprintf(tmp, "p=%lg,r=%lg", lastjoint_muscle_power, props.muscle_bend_range);
484                        out->setClassParams(tmp);
485                }
486                NeuroClass *cls = out->getClass();
487                if (cls)
488                {
489                        if (cls->getPreferredLocation() == 2) out->attachToJoint(getLastJoint());
490                        else if (cls->getPreferredLocation() == 1) out->attachToPart(getLastPart());
491                }
492                if (usemapping) out->addMapping(*makeRange(begin, end - 1));
493        }
494        else if (*begin == '!') addClassParam("fo", ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
495        else if (*begin == '=') addClassParam("in", ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
496        else if (*begin == '/') addClassParam("si", ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
497        else if (islower(begin[0]))
498        {
499                SString name(begin, colon - begin);
500                SString value(colon + 1, end - (colon + 1));
501                addClassParam(name.c_str(), value.c_str());
502        }
503}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.