В этой серии мы разбираем клеточные автоматы – дискретную модель, основой которой является сетка из ячеек-клеток, которые изменяют (или не изменяют) своё состояние в зависимости от количества соседей.
Учёт соседей определяется правилами, которые устанавливаются нами. Вариаций правил существует бесчисленное множество, и они были систематизированы в определённые конфигурации.
Самая популярная конфигурация – «B/S», или «life-like», по названию крайне широко известного клеточного автомата «Game of Life», где
B/S обозначает, что в нашем правиле мы описываем всего два параметра – количество соседей необходимых для рождения новой клетки в пустой ячейке, и количество соседей для выживания существующей клетки.
В каждой статье серии мы углубляемся в данную конфигурацию, добавляя новые параметры, либо дополняя существующие. Иногда заглядываем и в прочие конфигурации.
Для понимания сегодняшней статьи достаточно знать, что:
- поиск соседей изначально выполняется в радиусе 1 (8 окружающих клеток –
), но мы можем установить другой, добавив к правилу Rx, где x – нужный нам радиус;
- мы можем изменять шаблон окрестности поиска соседей. Изначально подразумевается окрестность Мура – R в каждую сторону (и диагональ) от рассматриваемой клетки, – но указывая Nxx мы будем определять иной шаблон, что, конечно, изменит вид правила. Сегодня мы продолжаем расширение этой части правила. Знакомство с предыдущими расширениями не является необходимым, но вы, конечно, можете предварительно ознакомиться с ними и прочими дополнениями, для большей последовательности чтения. Ссылки в конце материала и в профиле.
Боты под управлением системы GOAP (Goal Oriented Action Planning), источник
