File size: 13,632 Bytes
28ac2ea |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 |
# swarm_mind_v4/main_coev.py
import pygame
import sys
import os
import neat # NEAT kütüphanesi
import numpy as np
import pickle # Genomları kaydetmek/yüklemek için
import random
import time # Zaman ölçümü için
import settings as s
from environment import Environment # V4 Environment
from agent_coev import AgentCoEv # V4 Agent
# --- Tek Bir Eşleşmeyi Simüle Etme Fonksiyonu ---
def eval_simulation(genome_red, config_red, genome_blue, config_blue):
"""
Bir kırmızı ve bir mavi genom arasındaki tek bir maçı simüle eder.
Her iki koloninin topladığı yem miktarını döndürür.
"""
# Ağları oluştur
net_red = neat.nn.FeedForwardNetwork.create(genome_red, config_red)
net_blue = neat.nn.FeedForwardNetwork.create(genome_blue, config_blue)
# Ortamı oluştur
environment = Environment(s.SCREEN_WIDTH, s.SCREEN_HEIGHT)
# Ajanları oluştur (her koloni kendi ağını kullanır)
agents_red = [AgentCoEv(genome_red, config_red, environment, s.COLONY_ID_RED) for _ in range(s.NUM_AGENTS_PER_COLONY)]
agents_blue = [AgentCoEv(genome_blue, config_blue, environment, s.COLONY_ID_BLUE) for _ in range(s.NUM_AGENTS_PER_COLONY)]
all_agents = agents_red + agents_blue
# --- Simülasyon Döngüsü (Görselleştirmesiz) ---
for step in range(s.SIMULATION_STEPS_PER_GEN):
environment.update()
# Ajanları rastgele sırada güncellemek yanlılığı azaltabilir
random.shuffle(all_agents)
for agent in all_agents:
# update metodu artık tüm ajan listesini alıyor
agent.update(all_agents)
# --- Sonuçları Hesapla ---
food_red = sum(agent.food_collected_count for agent in agents_red)
food_blue = sum(agent.food_collected_count for agent in agents_blue)
return food_red, food_blue
# --- Ko-evrim Sürecini Başlatma Fonksiyonu ---
def run_coev(config_file):
"""
İki popülasyon için NEAT ko-evrim sürecini yönetir.
"""
# NEAT yapılandırmasını yükle
config = neat.Config(neat.DefaultGenome, neat.DefaultReproduction,
neat.DefaultSpeciesSet, neat.DefaultStagnation,
config_file)
# --- Popülasyonları Oluştur veya Yükle ---
checkpoint_dir_red = 'swarm_mind_v4/checkpoints_red'
checkpoint_dir_blue = 'swarm_mind_v4/checkpoints_blue'
os.makedirs(checkpoint_dir_red, exist_ok=True)
os.makedirs(checkpoint_dir_blue, exist_ok=True)
try:
p_red = neat.Checkpointer.restore_checkpoint(os.path.join(checkpoint_dir_red, 'neat-checkpoint-'))
print("Kırmızı popülasyon checkpoint'ten yüklendi.")
except Exception:
print("Kırmızı popülasyon checkpoint bulunamadı, yeni oluşturuluyor.")
p_red = neat.Population(config)
try:
p_blue = neat.Checkpointer.restore_checkpoint(os.path.join(checkpoint_dir_blue, 'neat-checkpoint-'))
print("Mavi popülasyon checkpoint'ten yüklendi.")
except Exception:
print("Mavi popülasyon checkpoint bulunamadı, yeni oluşturuluyor.")
p_blue = neat.Population(config)
# --- Raporlayıcıları Ekle ---
# Kırmızı Popülasyon
p_red.add_reporter(neat.StdOutReporter(True))
stats_red = neat.StatisticsReporter()
p_red.add_reporter(stats_red)
p_red.add_reporter(neat.Checkpointer(generation_interval=5, filename_prefix=os.path.join(checkpoint_dir_red, 'neat-checkpoint-')))
# Mavi Popülasyon
# İkinci StdOutReporter'ı eklemeyebiliriz, çıktılar karışmasın diye
# p_blue.add_reporter(neat.StdOutReporter(True)) # Veya sadece mavi için ayrı bir prefix ile
stats_blue = neat.StatisticsReporter()
p_blue.add_reporter(stats_blue)
p_blue.add_reporter(neat.Checkpointer(generation_interval=5, filename_prefix=os.path.join(checkpoint_dir_blue, 'neat-checkpoint-')))
# --- Özel Nesil Döngüsü ---
for generation in range(s.NUM_GENERATIONS):
start_time = time.time()
print(f"\n****** Ko-Evrim Nesil {generation} Başladı ******")
# Mevcut neslin genomlarını al (sözlük olarak: {genome_id: genome})
genomes_red_dict = p_red.population
genomes_blue_dict = p_blue.population
# Liste olarak da alabiliriz (eşleşme için daha kolay olabilir)
genomes_red_list = list(genomes_red_dict.items())
genomes_blue_list = list(genomes_blue_dict.items())
# Her genomun bu nesildeki maç skorlarını saklamak için
# Anahtar: genome_id, Değer: [(kendi_skoru, rakip_skoru), ...] listesi
genome_scores_red = {gid: [] for gid, _ in genomes_red_list}
genome_scores_blue = {gid: [] for gid, _ in genomes_blue_list}
# --- Eşleştirme ve Değerlendirme ---
eval_count = 0
# Her kırmızı genomu, rastgele K mavi genoma karşı test et
for gid_r, genome_r in genomes_red_list:
# Rastgele K rakip seç (eğer mavi popülasyon K'dan küçükse hepsiyle eşleşir)
num_opponents = min(s.NUM_OPPONENTS_PER_EVAL, len(genomes_blue_list))
opponents = random.sample(genomes_blue_list, num_opponents)
for gid_b, genome_b in opponents:
# Simülasyonu çalıştır
food_r, food_b = eval_simulation(genome_r, config, genome_b, config)
eval_count += 1
# Sonuçları her iki genom için de kaydet
genome_scores_red[gid_r].append((food_r, food_b))
genome_scores_blue[gid_b].append((food_b, food_r)) # Rakibin skorunu kendi skoru olarak kaydet
print(f"Nesil {generation}: {eval_count} eşleşme değerlendirildi.")
# --- Fitness Hesaplama ve Atama ---
# Kırmızı genomlar için
for gid, genome in genomes_red_dict.items():
scores = genome_scores_red[gid]
if not scores: # Eğer hiç maç yapmadıysa (popülasyon çok küçükse olabilir)
genome.fitness = 0.0
continue
avg_my_food = np.mean([s[0] for s in scores])
avg_opp_food = np.mean([s[1] for s in scores])
if s.FITNESS_METHOD == 'competitive':
genome.fitness = avg_my_food - avg_opp_food
else: # 'absolute'
genome.fitness = avg_my_food
# Mavi genomlar için
for gid, genome in genomes_blue_dict.items():
scores = genome_scores_blue[gid]
if not scores:
genome.fitness = 0.0
continue
avg_my_food = np.mean([s[0] for s in scores])
avg_opp_food = np.mean([s[1] for s in scores])
if s.FITNESS_METHOD == 'competitive':
genome.fitness = avg_my_food - avg_opp_food
else: # 'absolute'
genome.fitness = avg_my_food
# --- NEAT Üreme ve Raporlama Adımları (Manuel) ---
# Raporlayıcıları bilgilendir ve sonraki nesli oluştur
best_genome_red = max(genomes_red_dict.values(), key=lambda g: g.fitness)
best_genome_blue = max(genomes_blue_dict.values(), key=lambda g: g.fitness)
p_red.reporters.post_evaluate(config, genomes_red_dict, p_red.species, best_genome_red)
p_blue.reporters.post_evaluate(config, genomes_blue_dict, p_blue.species, best_genome_blue)
p_red.reporters.end_generation(config, genomes_red_dict, p_red.species)
p_blue.reporters.end_generation(config, genomes_blue_dict, p_blue.species)
# Sonraki nesilleri oluştur
p_red.population = p_red.reproduction.reproduce(config, p_red.species, config.pop_size, generation)
p_blue.population = p_blue.reproduction.reproduce(config, p_blue.species, config.pop_size, generation)
# Yeni nesil için türleri ayarla (checkpoint'ten sonra gerekli olabilir)
if not p_red.species or not p_blue.species:
p_red.species = config.species_set_type(config, p_red.reporters)
p_blue.species = config.species_set_type(config, p_blue.reporters)
p_red.species.speciate(config, p_red.population, generation)
p_blue.species.speciate(config, p_blue.population, generation)
# Raporlayıcıları yeni nesil için başlat
p_red.reporters.start_generation(generation + 1)
p_blue.reporters.start_generation(generation + 1)
end_time = time.time()
print(f"Nesil {generation} tamamlandı. Süre: {end_time - start_time:.2f} saniye")
# --- Evrim Sonrası ---
print('\nKo-Evrim tamamlandı.')
# En iyi genomları bul (popülasyonlar artık bir sonraki nesli içeriyor olabilir,
# istatistiklerden veya kaydedilenlerden almak daha güvenli olabilir)
# Şimdilik popülasyon içindeki en iyiyi varsayalım (dikkatli olunmalı)
try:
winner_red = max(p_red.population.values(), key=lambda g: g.fitness if g.fitness is not None else -float('inf'))
winner_blue = max(p_blue.population.values(), key=lambda g: g.fitness if g.fitness is not None else -float('inf'))
print('\nEn İyi Kırmızı Genom:')
print(winner_red)
print('\nEn İyi Mavi Genom:')
print(winner_blue)
# En iyi genomları kaydet
os.makedirs('swarm_mind_v4/best_genomes', exist_ok=True)
with open('swarm_mind_v4/best_genomes/winner_red.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(winner_red, f)
with open('swarm_mind_v4/best_genomes/winner_blue.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(winner_blue, f)
print("En iyi genomlar 'best_genomes' klasörüne kaydedildi.")
# İsteğe bağlı görselleştirme
if s.VISUALIZE_BEST_GENOMES:
visualize_simulation(winner_red, config, winner_blue, config)
except Exception as e:
print(f"\nEvrim sonrası hata (En iyi genom bulunamadı veya kaydedilemedi): {e}")
# --- Görselleştirme Fonksiyonu (V4 için güncellendi) ---
def visualize_simulation(genome_red, config_red, genome_blue, config_blue):
"""
İki rakip genomun davranışını Pygame ile görselleştirir.
"""
print("\nEn iyi Kırmızı ve Mavi genomların maçı görselleştiriliyor...")
pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((s.SCREEN_WIDTH, s.SCREEN_HEIGHT))
pygame.display.set_caption(f"{s.WINDOW_TITLE} - Best Genomes Match")
clock = pygame.time.Clock()
environment = Environment(s.SCREEN_WIDTH, s.SCREEN_HEIGHT)
net_red = neat.nn.FeedForwardNetwork.create(genome_red, config_red)
net_blue = neat.nn.FeedForwardNetwork.create(genome_blue, config_blue)
agents_red = [AgentCoEv(genome_red, config_red, environment, s.COLONY_ID_RED) for _ in range(s.NUM_AGENTS_PER_COLONY)]
agents_blue = [AgentCoEv(genome_blue, config_blue, environment, s.COLONY_ID_BLUE) for _ in range(s.NUM_AGENTS_PER_COLONY)]
all_agents = agents_red + agents_blue
running = True
sim_step = 0
max_vis_steps = s.SIMULATION_STEPS_PER_GEN * 2 # Görselleştirmeyi biraz daha uzun tutalım
while running and sim_step < max_vis_steps:
for event in pygame.event.get():
if event.type == pygame.QUIT: running = False; break
if event.type == pygame.KEYDOWN:
if event.key == pygame.K_p: s.DEBUG_DRAW_PHEROMONES = not s.DEBUG_DRAW_PHEROMONES
if event.key == pygame.K_ESCAPE: running = False; break
if not running: break
environment.update()
random.shuffle(all_agents)
for agent in all_agents:
agent.update(all_agents)
screen.fill(s.COLOR_BACKGROUND)
environment.draw(screen)
for agent in all_agents:
agent.draw(screen)
# Bilgi metinleri
font = pygame.font.SysFont(None, 24)
food_r = sum(a.food_collected_count for a in agents_red)
food_b = sum(a.food_collected_count for a in agents_blue)
info_text = font.render(f"Adım: {sim_step}/{max_vis_steps} | Kırmızı Yem: {food_r} | Mavi Yem: {food_b}", True, (255, 255, 255))
screen.blit(info_text, (10, 10))
pygame.display.flip()
clock.tick(s.VISUALIZATION_FPS)
sim_step += 1
pygame.quit()
print("Görselleştirme tamamlandı.")
# --- Ana Çalıştırma Bloğu ---
if __name__ == '__main__':
local_dir = os.path.dirname(__file__)
config_path = os.path.join(local_dir, 'neat_config_v4.txt')
if not os.path.exists(config_path):
print(f"HATA: NEAT config dosyası bulunamadı: {config_path}")
sys.exit(1)
print("SwarmMind V4.0 - Co-evolutionary Competition başlatılıyor...")
print(f"NEAT Yapılandırması: {config_path}")
print(f"Jenerasyon Sayısı: {s.NUM_GENERATIONS}")
print(f"Popülasyon Büyüklüğü/Koloni: (config dosyasında belirtilir)")
print(f"Simülasyon Adım Sayısı/Eşleşme: {s.SIMULATION_STEPS_PER_GEN}")
print(f"Ajan Sayısı/Koloni: {s.NUM_AGENTS_PER_COLONY}")
print(f"Rakip Sayısı/Değerlendirme: {s.NUM_OPPONENTS_PER_EVAL}")
print(f"Fitness Yöntemi: {s.FITNESS_METHOD}")
# Gerekli klasörleri oluştur
os.makedirs('swarm_mind_v4/checkpoints_red', exist_ok=True)
os.makedirs('swarm_mind_v4/checkpoints_blue', exist_ok=True)
os.makedirs('swarm_mind_v4/best_genomes', exist_ok=True)
run_coev(config_path) |