source: cpp/frams/genetics/f1/f1_conv.cpp @ 1215

Last change on this file since 1215 was 1130, checked in by Maciej Komosinski, 5 years ago

Used std::min(), std::max() explicitly to avoid compiler confusion. Used std::size() explicitly instead of the equivalent macro
  • Property svn:eol-style set to native
File size: 14.0 KB
Line 
1// This file is a part of Framsticks SDK.  http://www.framsticks.com/
2// Copyright (C) 1999-2021  Maciej Komosinski and Szymon Ulatowski.
3// See LICENSE.txt for details.
4
5#include "f1_conv.h"
6#include <common/log.h>
7#include <frams/util/multirange.h>
8#include <frams/util/multimap.h>
9#include <frams/genetics/geneprops.h>
10#include <ctype.h>
11#include <assert.h>
12#include <algorithm>
13
14//#define v1f1COMPATIBLE //as in ancient Framsticks 1.x
15
16class Builder
17{
18public:
19        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) {}
20        ~Builder() { if (own_first_part_mapping) SAFEDELETE(first_part_mapping); }
21        char tmp[222];
22        bool invalid;
23        Model model;
24        const char *genbegin;
25        SList neuro_f1_to_f0; // neuro_f1_to_f0(f1_refno) = actual neuro pointer
26        Neuro *last_f1_neuro;
27        SyntParam *neuro_cls_param;
28
29        struct Connection
30        {
31                int n1, n2; double w;
32                Connection(int _n1, int _n2, double _w) :n1(_n1), n2(_n2), w(_w) {}
33        };
34
35        SListTempl<Connection> connections;
36        int usemapping;
37        MultiRange range;
38        MultiRange *first_part_mapping;
39        bool own_first_part_mapping;
40        double lastjoint_muscle_power;
41        double model_energy;
42        int model_energy_count;
43        void grow(int part1, const char*g, Pt3D k, GeneProps c, int branching_part);
44        void setPartMapping(int p, const char* g);
45        int growJoint(int part1, int part2, Pt3D &angle, GeneProps &c, const char *g);
46        int growPart(GeneProps &c, const char *g);
47        const char *skipNeuro(const char *z);
48        const char* growNeuro(const char* t, GeneProps &c, int&);
49        void growConnection(const char* begin, const char* colon, const char* end, GeneProps& props);
50        int countBranches(const char*g, SList &out);
51        SyntParam* lastNeuroClassParam();
52        void addClassParam(const char* name, double value);
53        void addClassParam(const char* name, const char* value);
54
55        const MultiRange* makeRange(const char*g) { return makeRange(g, g); }
56        const MultiRange* makeRange(const char*g, const char*g2);
57        Part *getLastPart() { return getLastJoint()->part2; }
58        Neuro *getLastNeuro() { return model.getNeuro(model.getNeuroCount() - 1); }
59        Joint *getLastJoint() { return model.getJoint(model.getJointCount() - 1); }
60        void addOrRememberInput(int n1, int n2, double w)
61        {
62                //if (!addInput(n1,n2,w,false))
63                connections += Connection(n1, n2, w);
64        }
65        bool addInput(int n1, int n2, double w, bool final)
66        {
67                if ((n1 < 0) || (n2 < 0) || (n1 >= neuro_f1_to_f0.size()) || (n2 >= neuro_f1_to_f0.size()))
68                {
69                        if (final) logPrintf("GenoConvF1", "addInput", LOG_WARN,
70                                "illegal neuron connection %d <- %d (ignored)", n1, n2);
71                        return 0;
72                }
73                Neuro *neuro = (Neuro*)neuro_f1_to_f0(n1);
74                Neuro *input = (Neuro*)neuro_f1_to_f0(n2);
75                neuro->addInput(input, w);
76                return 1;
77        }
78        void addPendingInputs()
79        {
80                for (int i = 0; i < connections.size(); i++)
81                {
82                        Connection *c = &connections(i);
83                        addInput(c->n1, c->n2, c->w, true);
84                }
85        }
86};
87
88const MultiRange* Builder::makeRange(const char*g, const char*g2)
89{
90        if (!usemapping) return 0;
91        range.clear();
92        range.add(g - genbegin, g2 - genbegin);
93        return &range;
94}
95
96/** main conversion function - with conversion map support */
97SString GenoConv_f1::convert(SString &i, MultiMap *map, bool using_checkpoints)
98{
99        const char* g = i.c_str();
100        Builder builder(g, map ? 1 : 0);
101        builder.model.open(using_checkpoints);
102        builder.grow(-1, g, Pt3D_0, GeneProps::standard_values, -1); // uses Model::addFromString() to create model elements
103        if (builder.invalid) return SString();
104        builder.addPendingInputs();
105        builder.model.startenergy = (builder.model_energy_count > 0) ? (builder.model_energy / builder.model_energy_count) : 1.0;
106        builder.model.close(); // model is ready to use now
107        if (map) builder.model.getCurrentToF0Map(*map); // generate f1-to-f0 conversion map
108        return builder.model.getF0Geno().getGenes();
109}
110
111void Builder::setPartMapping(int p, const char* g)
112{
113        if (!usemapping) return;
114        const MultiRange *r = makeRange(g);
115        if (p < 0)
116        { //special case: mapping the part which is not yet created
117                if (first_part_mapping) first_part_mapping->add(*r);
118                else { first_part_mapping = new MultiRange(*r); own_first_part_mapping = true; }
119        }
120        else
121                model.getPart(p)->addMapping(*r);
122}
123
124void Builder::grow(int part1, const char*g, Pt3D k, GeneProps c, int branching_part)
125{
126        int hasmuscles = 0;
127        k += Pt3D(c.twist, 0, c.curvedness);
128        while (1)
129        {
130                if (c.executeModifier(*g) == 0)
131                {
132                        setPartMapping(part1, g);
133                }
134                else
135                {
136                        switch (*g)
137                        {
138                        case 0: return;
139                        case ',': case ')': setPartMapping(branching_part, g); return;
140                        case 'R': k.x += 0.7853; setPartMapping(part1, g); break;
141                        case 'r': k.x -= 0.7853;        setPartMapping(part1, g); break;
142                        case '[': //neuron
143                                //              setdebug(g-(char*)geny,DEBUGNEURO | !l_neu);
144                                if (model.getJointCount())
145                                        g = growNeuro(g + 1, c, hasmuscles);
146                                else
147                                {
148                                        logMessage("GenoConv_F1", "grow", 1, "Illegal neuron position (ignored)");
149                                        g = skipNeuro(g + 1);
150                                }
151                                break;
152                        case 'X':
153                        {
154                                int freshpart = 0;
155                                //setdebug(g-(char*)geny,DEBUGEST | !l_est);
156                                if (part1 < 0) //initial grow
157                                {
158                                        if (model.getPartCount() > 0)
159                                                part1 = 0;
160                                        else
161                                        {
162                                                part1 = growPart(c, g);
163                                                freshpart = 1;
164                                                if (first_part_mapping)
165                                                {
166                                                        //mapping was defined before creating this initial Part -> put it into the Part
167                                                        assert(own_first_part_mapping);
168                                                        model.getPart(part1)->setMapping(*first_part_mapping);
169                                                        delete first_part_mapping;
170                                                        //first_part_mapping can be still used later but from now on it references the internal Part mapping
171                                                        first_part_mapping = model.getPart(part1)->getMapping();
172                                                        own_first_part_mapping = false;
173                                                }
174                                        }
175                                }
176                                if (!freshpart)
177                                {
178                                        Part *part = model.getPart(part1);
179                                        part->density = ((part->mass*part->density) + 1.0 / c.weight) / (part->mass + 1.0); // v=m*d
180                                        //                      part->volume+=1.0/c.weight;
181                                        part->mass += 1.0;
182                                }
183                                model_energy += 0.9*c.energy + 0.1;
184                                model_energy_count++;
185
186                                int part2 = growPart(c, g);
187                                growJoint(part1, part2, k, c, g);
188                                //              est* e = new est(*s,*s2,k,c,zz,this);
189
190                                // attenuate properties as they are propagated along the structure
191                                c.propagateAlong(true);
192
193                                model.checkpoint();
194                                grow(part2, g + 1, Pt3D_0, c, branching_part);
195                                return;
196                        }
197                        case '(':
198                        {
199                                setPartMapping(part1, g);
200                                SList ga;
201                                int i, count;
202                                count = countBranches(g + 1, ga);
203                                c.muscle_reset_range = false;
204                                c.muscle_bend_range = 1.0 / count;
205                                for (i = 0; i < count; i++)
206                                        grow(part1, (char*)ga(i), k + Pt3D(0, 0, -M_PI + (i + 1)*(2 * M_PI / (count + 1))), c, part1);
207                                return;
208                        }
209                        case ' ': case '\t': case '\n': case '\r': break;
210                        default: invalid = 1; return;
211                        }
212                }
213                g++;
214        }
215}
216
217SyntParam* Builder::lastNeuroClassParam()
218{
219        if (!neuro_cls_param)
220        {
221                NeuroClass *cls = last_f1_neuro->getClass();
222                if (cls)
223                {
224                        neuro_cls_param = new SyntParam(last_f1_neuro->classProperties());
225                        // this is equivalent to:
226                        //              SyntParam tmp=last_f1_neuro->classProperties();
227                        //              neuro_cls_param=new SyntParam(tmp);
228                        // interestingly, some compilers eliminate the call to new SyntParam,
229                        // realizing that a copy constructor is redundant when the original object is
230                        // temporary. there are no side effect of such optimization, as long as the
231                        // copy-constructed object is exact equivalent of the original.
232                }
233        }
234        return neuro_cls_param;
235}
236
237void Builder::addClassParam(const char* name, double value)
238{
239        lastNeuroClassParam();
240        if (neuro_cls_param)
241                neuro_cls_param->setDoubleById(name, value);
242}
243
244void Builder::addClassParam(const char* name, const char* value)
245{
246        lastNeuroClassParam();
247        if (neuro_cls_param)
248        {
249                ExtValue e(value);
250                const ExtValue &re(e);
251                neuro_cls_param->setById(name, re);
252        }
253}
254
255int Builder::countBranches(const char*g, SList &out)
256{
257        int gl = 0;
258        out += (void*)g;
259        while (gl >= 0)
260        {
261                switch (*g)
262                {
263                case 0: gl = -1; break;
264                case '(': case '[': ++gl; break;
265                case ')': case ']': --gl; break;
266                case ',': if (!gl) out += (void*)(g + 1);
267                }
268                g++;
269        }
270        return out.size();
271}
272
273int Builder::growJoint(int part1, int part2, Pt3D &angle, GeneProps &c, const char *g)
274{
275        double len = std::min(2.0, c.length);
276        sprintf(tmp, "p1=%d,p2=%d,dx=%lg,rx=%lg,ry=%lg,rz=%lg,stam=%lg,vr=%g,vg=%g,vb=%g",
277                part1, part2, len, angle.x, angle.y, angle.z, c.stamina, c.cred, c.cgreen, c.cblue);
278        lastjoint_muscle_power = c.muscle_power;
279        return model.addFromString(Model::JointType, tmp, makeRange(g));
280}
281
282int Builder::growPart(GeneProps &c, const char *g)
283{
284        sprintf(tmp, "dn=%lg,fr=%lg,ing=%lg,as=%lg,vr=%g,vg=%g,vb=%g",
285                1.0 / c.weight, c.friction, c.ingestion, c.assimilation, c.cred, c.cgreen, c.cblue);
286        return model.addFromString(Model::PartType, tmp, makeRange(g));
287}
288
289const char *Builder::skipNeuro(const char *z)
290{
291        for (; *z; z++) if ((*z == ']') || (*z == ')')) break;
292        return z - 1;
293}
294
295const char* Builder::growNeuro(const char* t, GeneProps& props, int &hasmuscles)
296{
297        const char*neuroend = skipNeuro(t);
298        last_f1_neuro = model.addNewNeuro();
299        neuro_cls_param = NULL;
300        last_f1_neuro->attachToPart(getLastPart());
301        const MultiRange *mr = makeRange(t - 1, neuroend + 1);
302        if (mr) last_f1_neuro->addMapping(*mr);
303        neuro_f1_to_f0 += last_f1_neuro;
304
305        SString clsname;
306        bool haveclass = 0;
307        while (*t && *t <= ' ') t++;
308        const char* next = (*t) ? (t + 1) : t;
309        while (*next && *next <= ' ') next++;
310        if (*t && *next != ',' && *next != ']') // old style muscles [|rest] or [@rest]
311                switch (*t)
312        {
313                case '@': if (t[1] == ':') break;
314                        haveclass = 1;
315                        //              if (!(hasmuscles&1))
316                        {
317                                hasmuscles |= 1;
318                                Neuro *muscle = model.addNewNeuro();
319                                sprintf(tmp, "@:p=%lg", lastjoint_muscle_power);
320                                muscle->addInput(last_f1_neuro);
321                                muscle->setDetails(tmp);
322                                muscle->attachToJoint(getLastJoint());
323                                if (usemapping) muscle->addMapping(*makeRange(t));
324                        }
325                        t++;
326                        break;
327                case '|': if (t[1] == ':') break;
328                        haveclass = 1;
329                        //              if (!(hasmuscles&2))
330                        {
331                                hasmuscles |= 2;
332                                Neuro *muscle = model.addNewNeuro();
333                                sprintf(tmp, "|:p=%lg,r=%lg", lastjoint_muscle_power, props.muscle_bend_range);
334                                muscle->addInput(last_f1_neuro);
335                                muscle->setDetails(tmp);
336                                muscle->attachToJoint(getLastJoint());
337                                if (usemapping) muscle->addMapping(*makeRange(t));
338                        }
339                        t++;
340                        break;
341        }
342        while (*t && *t <= ' ') t++;
343        bool finished = 0;
344        const char *begin = t;
345        const char* colon = 0;
346        SString classparams;
347        while (!finished)
348        {
349                switch (*t)
350                {
351                case ':': colon = t; break;
352                case 0: case ']': case ')': finished = 1;
353                        // NO break!
354                case ',':
355                        if (!haveclass && !colon && t > begin)
356                        {
357                                haveclass = 1;
358                                SString clsname(begin, t - begin);
359                                clsname = trim(clsname);
360                                last_f1_neuro->setClassName(clsname);
361                                NeuroClass *cls = last_f1_neuro->getClass();
362                                if (cls)
363                                {
364                                        if (cls->getPreferredLocation() == 2)
365                                                last_f1_neuro->attachToJoint(getLastJoint());
366                                        else if (cls->getPreferredLocation() == 1)
367                                                last_f1_neuro->attachToPart(getLastPart());
368
369                                        lastNeuroClassParam();
370                                        //special handling: muscle properties (can be overwritten by subsequent property assignments)
371                                        if (!strcmp(cls->getName().c_str(), "|"))
372                                        {
373                                                neuro_cls_param->setDoubleById("p", lastjoint_muscle_power);
374                                                neuro_cls_param->setDoubleById("r", props.muscle_bend_range);
375                                        }
376                                        else if (!strcmp(cls->getName().c_str(), "@"))
377                                        {
378                                                neuro_cls_param->setDoubleById("p", lastjoint_muscle_power);
379                                        }
380                                }
381                        }
382                        else if (colon && (colon > begin) && (t > colon))
383                                growConnection(begin, colon, t, props);
384                        if (t[0] != ',') t--;
385                        begin = t + 1; colon = 0;
386                        break;
387                }
388                t++;
389        }
390        SAFEDELETE(neuro_cls_param);
391        return t;
392}
393void Builder::growConnection(const char* begin, const char* colon, const char* end, GeneProps& props)
394{
395        while (*begin && *begin <= ' ') begin++;
396        int i;
397        if (isdigit(begin[0]) || (begin[0] == '-'))
398        {
399                double conn_weight = ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str());
400                paInt relative = ExtValue::getInt(trim(SString(begin, colon - begin)).c_str(), false);
401                int this_refno = neuro_f1_to_f0.size() - 1;
402                addOrRememberInput(this_refno, this_refno + relative, conn_weight);
403        }
404        else if ((i = last_f1_neuro->extraProperties().findIdn(begin, colon - begin)) >= 0)
405        {
406                last_f1_neuro->extraProperties().setFromString(i, colon + 1);
407        }
408        else if (isupper(begin[0]) || strchr("*|@", begin[0]))
409        {
410                SString clsname(begin, colon - begin);
411                trim(clsname);
412                Neuro *receptor = model.addNewNeuro();
413                receptor->setClassName(clsname);
414                NeuroClass *cls = receptor->getClass();
415                if (cls)
416                {
417                        if (cls->getPreferredLocation() == 2) receptor->attachToJoint(getLastJoint());
418                        else if (cls->getPreferredLocation() == 1) receptor->attachToPart(getLastPart());
419                }
420                last_f1_neuro->addInput(receptor, ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
421                if (usemapping) receptor->addMapping(*makeRange(begin, end - 1));
422        }
423        else if ((begin[0] == '>') && (begin[1]))
424        {
425                Neuro *out = model.addNewNeuro();
426                out->addInput(last_f1_neuro, ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
427                out->setClassName(SString(begin + 1, end - colon - 1));
428                if (begin[1] == '@')
429                {
430                        sprintf(tmp, "p=%lg", lastjoint_muscle_power);
431                        out->setClassParams(tmp);
432                }
433                else if (begin[1] == '|')
434                {
435                        sprintf(tmp, "p=%lg,r=%lg", lastjoint_muscle_power, props.muscle_bend_range);
436                        out->setClassParams(tmp);
437                }
438                NeuroClass *cls = out->getClass();
439                if (cls)
440                {
441                        if (cls->getPreferredLocation() == 2) out->attachToJoint(getLastJoint());
442                        else if (cls->getPreferredLocation() == 1) out->attachToPart(getLastPart());
443                }
444                if (usemapping) out->addMapping(*makeRange(begin, end - 1));
445        }
446        else if (*begin == '!') addClassParam("fo", ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
447        else if (*begin == '=') addClassParam("in", ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
448        else if (*begin == '/') addClassParam("si", ExtValue::getDouble(trim(SString(colon + 1, end - (colon + 1))).c_str()));
449        else if (islower(begin[0]))
450        {
451                SString name(begin, colon - begin);
452                SString value(colon + 1, end - (colon + 1));
453                addClassParam(name.c_str(), value.c_str());
454        }
455}
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.