source: cpp/frams/genetics/oper_fx.cpp @ 743

Last change on this file since 743 was 743, checked in by Maciej Komosinski, 5 years ago

Introduced different function names in C++ instead of overloading (with the same number of arguments) so that javascript is able to discriminate them

  • Property svn:eol-style set to native
File size: 9.6 KB
Line 
1// This file is a part of Framsticks SDK.  http://www.framsticks.com/
2// Copyright (C) 1999-2015  Maciej Komosinski and Szymon Ulatowski.
3// See LICENSE.txt for details.
4
5#include <ctype.h>  //isupper()
6#include "oper_fx.h"
7#include <common/log.h>
8#include <common/nonstd_math.h>
9#include <frams/util/rndutil.h>
10
11static double distrib_force[] =   // for '!'
12{
13        3,             // distribution 0 -__/ +1
14        0.001, 0.2,    // "slow" neurons
15        0.001, 1,
16        1, 1,          // "fast" neurons
17};
18static double distrib_inertia[] =  // for '='
19{
20        2,             // distribution 0 |..- +1
21        0, 0,          // "fast" neurons
22        0.7, 0.98,
23};
24static double distrib_sigmo[] =  // for '/'
25{
26        5,             // distribution -999 -..-^-..- +999
27        -999, -999,    //"perceptron"
28        999, 999,
29        -5, -1,        // nonlinear
30        1, 5,
31        -1, 1,         // ~linear
32};
33
34
35int GenoOperators::roulette(const double *probtab, const int count)
36{
37        double sum = 0;
38        int i;
39        for (i = 0; i < count; i++) sum += probtab[i];
40        double sel = rnd01*sum;
41        for (sum = 0, i = 0; i < count; i++) { sum += probtab[i]; if (sel < sum) return i; }
42        return -1;
43}
44
45bool GenoOperators::getMinMaxDef(ParamInterface *p, int i, double &mn, double &mx, double &def)
46{
47        mn = mx = def = 0;
48        int defined = 0;
49        if (p->type(i)[0] == 'f')
50        {
51                double _mn = 0, _mx = 1, _def = 0.5;
52                defined = p->getMinMaxDouble(i, _mn, _mx, _def);
53                if (defined == 1) _mx = _mn + 1.0;
54                if (_mx < _mn && defined == 3) _mn = _mx = _def; //only default was defined, let's assume min=max=default
55                if (defined < 3) _def = (_mn + _mx) / 2.0;
56                mn = _mn; mx = _mx; def = _def;
57        }
58        if (p->type(i)[0] == 'd')
59        {
60                paInt _mn = 0, _mx = 1, _def = 0;
61                defined = p->getMinMaxInt(i, _mn, _mx, _def);
62                if (defined == 1) _mx = _mn + 1;
63                if (_mx < _mn && defined == 3) _mn = _mx = _def; //only default was defined, let's assume min=max=default
64                if (defined < 3) _def = (_mn + _mx) / 2;
65                mn = _mn; mx = _mx; def = _def;
66        }
67        return defined == 3;
68}
69
70int GenoOperators::selectRandomProperty(Neuro* n)
71{
72        int neuext = n->extraProperties().getPropCount(),
73                neucls = n->getClass() == NULL ? 0 : n->getClass()->getProperties().getPropCount();
74        if (neuext + neucls == 0) return -1; //no properties in this neuron
75        int index = randomN(neuext + neucls);
76        if (index >= neuext) index = index - neuext + 100;
77        return index;
78}
79
80double GenoOperators::mutateNeuProperty(double current, Neuro *n, int i)
81{
82        if (i == -1) return mutateCreepNoLimit('f', current, -10, 10); //i==-1: mutating weight of neural connection
83        Param p;
84        if (i >= 100) { i -= 100; p = n->getClass()->getProperties(); }
85        else p = n->extraProperties();
86        double newval = current;
87        /*bool ok=*/getMutatedProperty(p, i, current, newval);
88        return newval;
89}
90
91bool GenoOperators::mutatePropertyNaive(ParamInterface &p, int i)
92{
93        double mn, mx, df;
94        if (p.type(i)[0] != 'f' && p.type(i)[0] != 'd') return false; //don't know how to mutate
95        getMinMaxDef(&p, i, mn, mx, df);
96
97        ExtValue ev;
98        p.get(i, ev);
99        ev.setDouble(mutateCreep(p.type(i)[0], ev.getDouble(), mn, mx));
100        p.set(i, ev);
101        return true;
102}
103
104bool GenoOperators::mutateProperty(ParamInterface &p, int i)
105{
106        double newval;
107        ExtValue ev;
108        p.get(i, ev);
109        bool ok = getMutatedProperty(p, i, ev.getDouble(), newval);
110        if (ok) { ev.setDouble(newval); p.set(i, ev); }
111        return ok;
112}
113
114bool GenoOperators::getMutatedProperty(ParamInterface &p, int i, double oldval, double &newval)
115{
116        newval = 0;
117        if (p.type(i)[0] != 'f' && p.type(i)[0] != 'd') return false; //don't know how to mutate
118        const char *n = p.id(i), *na = p.name(i);
119        if (strcmp(n, "si") == 0 && strcmp(na, "Sigmoid") == 0) newval = CustomRnd(distrib_sigmo); else
120                if (strcmp(n, "in") == 0 && strcmp(na, "Inertia") == 0) newval = CustomRnd(distrib_inertia); else
121                        if (strcmp(n, "fo") == 0 && strcmp(na, "Force") == 0) newval = CustomRnd(distrib_force); else
122                        {
123                double mn, mx, df;
124                getMinMaxDef(&p, i, mn, mx, df);
125                newval = mutateCreep(p.type(i)[0], oldval, mn, mx);
126                        }
127        return true;
128}
129
130double GenoOperators::mutateCreepNoLimit(char type, double current, double mn, double mx)
131{
132        double result = RndGen.Gauss(current, (mx - mn) / 2 / 5); // /halfinterval, 5 times narrower
133        if (type == 'd') { result = int(result + 0.5); if (result == current) result += randomN(2) * 2 - 1; }
134        else result = floor(result * 1000 + 0.5) / 1000.0; //round
135        return result;
136}
137
138double GenoOperators::mutateCreep(char type, double current, double mn, double mx)
139{
140        double result = mutateCreepNoLimit(type, current, mn, mx); //TODO consider that when boundary is touched (reflect/absorb below), the default precision (3 digits) may change. Is it good or bad?
141        //reflect:
142        if (result > mx) result = mx - (result - mx); else
143                if (result < mn) result = mn + (mn - result);
144        //absorb (just in case 'result' exceeded the allowed range so much):
145        if (result > mx) result = mx; else
146                if (result < mn) result = mn;
147        return result;
148}
149
150void GenoOperators::setIntFromDoubleWithProbabilisticDithering(ParamInterface &p, int index, double value) //TODO
151{
152        p.setInt(index, (paInt)value); //TODO value=2.5 will result in 2 but we want it to be 2 or 3 with equal probability. value=2.1 would be mostly 2, rarely 3. Careful with negative values (test it!)
153}
154
155void GenoOperators::linearMix(ParamInterface &p1, int i1, ParamInterface &p2, int i2, double proportion)
156{
157        char type1 = p1.type(i1)[0];
158        char type2 = p2.type(i2)[0];
159        if (type1 == 'f' && type2 == 'f')
160        {
161                double v1 = p1.getDouble(i1);
162                double v2 = p2.getDouble(i2);
163                p1.setDouble(i1, v1*proportion + v2*(1 - proportion));
164                p2.setDouble(i2, v2*proportion + v1*(1 - proportion));
165        }
166        else
167                if (type1 == 'd' && type2 == 'd')
168                {
169                int v1 = p1.getInt(i1);
170                int v2 = p2.getInt(i2);
171                setIntFromDoubleWithProbabilisticDithering(p1, i1, v1*proportion + v2*(1 - proportion));
172                setIntFromDoubleWithProbabilisticDithering(p2, i2, v2*proportion + v1*(1 - proportion));
173                }
174                else
175                        logPrintf("GenoOperators", "linearMix", LOG_WARN, "Cannot mix values of types '%c' and '%c'", type1, type2);
176}
177
178NeuroClass* GenoOperators::getRandomNeuroClass()
179{
180        vector<NeuroClass*> active;
181        for (int i = 0; i < Neuro::getClassCount(); i++)
182                if (Neuro::getClass(i)->genactive)
183                        active.push_back(Neuro::getClass(i));
184        if (active.size() == 0) return NULL; else return active[randomN(active.size())];
185}
186
187int GenoOperators::getRandomNeuroClassWithOutput(const vector<NeuroClass*>& NClist)
188{
189        vector<int> allowed;
190        for (size_t i = 0; i < NClist.size(); i++)
191                if (NClist[i]->getPreferredOutput() != 0) //this NeuroClass provides output
192                        allowed.push_back(i);
193        if (allowed.size() == 0) return -1; else return allowed[randomN(allowed.size())];
194}
195
196int GenoOperators::getRandomNeuroClassWithInput(const vector<NeuroClass*>& NClist)
197{
198        vector<int> allowed;
199        for (size_t i = 0; i < NClist.size(); i++)
200                if (NClist[i]->getPreferredInputs() != 0) //this NeuroClass wants one input connection or more                 
201                        allowed.push_back(i);
202        if (allowed.size() == 0) return -1; else return allowed[randomN(allowed.size())];
203}
204
205int GenoOperators::getRandomChar(const char *choices, const char *excluded)
206{
207        int allowed_count = 0;
208        for (size_t i = 0; i < strlen(choices); i++) if (!strchrn0(excluded, choices[i])) allowed_count++;
209        if (allowed_count == 0) return -1; //no char is allowed
210        int rnd_index = randomN(allowed_count) + 1;
211        allowed_count = 0;
212        for (size_t i = 0; i < strlen(choices); i++)
213        {
214                if (!strchrn0(excluded, choices[i])) allowed_count++;
215                if (allowed_count == rnd_index) return i;
216        }
217        return -1; //never happens
218}
219
220NeuroClass* GenoOperators::parseNeuroClass(char*& s)
221{
222        int maxlen = (int)strlen(s);
223        int NClen = 0;
224        NeuroClass *NC = NULL;
225        for (int i = 0; i<Neuro::getClassCount(); i++)
226        {
227                const char *ncname = Neuro::getClass(i)->name.c_str();
228                int ncnamelen = (int)strlen(ncname);
229                if (maxlen >= ncnamelen && ncnamelen>NClen && (strncmp(s, ncname, ncnamelen) == 0))
230                {
231                        NC = Neuro::getClass(i);
232                        NClen = ncnamelen;
233                }
234        }
235        s += NClen;
236        return NC;
237}
238
239Neuro* GenoOperators::findNeuro(const Model *m, const NeuroClass *nc)
240{
241        if (!m) return NULL;
242        for (int i = 0; i < m->getNeuroCount(); i++)
243                if (m->getNeuro(i)->getClass() == nc) return m->getNeuro(i);
244        return NULL; //neuron of class 'nc' was not found
245}
246
247int GenoOperators::neuroClassProp(char*& s, NeuroClass *nc, bool also_v1_N_props)
248{
249        int len = (int)strlen(s);
250        int Len = 0, I = -1;
251        if (nc)
252        {
253                Param p = nc->getProperties();
254                for (int i = 0; i<p.getPropCount(); i++)
255                {
256                        const char *n = p.id(i);
257                        int l = (int)strlen(n);
258                        if (len >= l && l>Len && (strncmp(s, n, l) == 0)) { I = 100 + i; Len = l; }
259                        if (also_v1_N_props) //recognize old properties symbols /=!
260                        {
261                                if (strcmp(n, "si") == 0) n = "/"; else
262                                        if (strcmp(n, "in") == 0) n = "="; else
263                                                if (strcmp(n, "fo") == 0) n = "!";
264                                l = (int)strlen(n);
265                                if (len >= l && l > Len && (strncmp(s, n, l) == 0)) { I = 100 + i; Len = l; }
266                        }
267                }
268        }
269        Neuro n;
270        Param p = n.extraProperties();
271        for (int i = 0; i<p.getPropCount(); i++)
272        {
273                const char *n = p.id(i);
274                int l = (int)strlen(n);
275                if (len >= l && l>Len && (strncmp(s, n, l) == 0)) { I = i; Len = l; }
276        }
277        s += Len;
278        return I;
279}
280
281bool GenoOperators::isWS(const char c)
282{
283        return c == ' ' || c == '\n' || c == '\t' || c == '\r';
284}
285
286void GenoOperators::skipWS(char *&s)
287{
288        if (s == NULL)
289                logMessage("GenoOperators", "skipWS", LOG_WARN, "NULL reference!");
290        else
291                while (isWS(*s)) s++;
292}
293
294bool GenoOperators::areAlike(char *g1, char *g2)
295{
296        while (*g1 || *g2)
297        {
298                skipWS(g1);
299                skipWS(g2);
300                if (*g1 != *g2) return false; //when difference
301                if (!*g1 && !*g2) break; //both end
302                g1++;
303                g2++;
304        }
305        return true; //equal
306}
307
308char* GenoOperators::strchrn0(const char *str, char ch)
309{
310        return ch == 0 ? NULL : strchr((char*)str, ch);
311}
312
313bool GenoOperators::isNeuroClassName(const char firstchar)
314{
315        return isupper(firstchar) || firstchar == '|' || firstchar == '@' || firstchar == '*';
316}
317
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.