Форум программистов, компьютерный форум, киберфорум
Hrethgir
Войти
Регистрация
Восстановить пароль
Блоги Сообщество Поиск Заказать работу  

Переработанный клеточный автомат. Добавление агентов и программировани­­­­­я.

Запись от Hrethgir размещена 09.02.2025 в 02:05
Показов 1797 Комментарии 1

Конечно мне понравилось мнение mistral-nemo-instruct-2407, но к такому подробному описанию игры меня привело использование Yi Coder 9B Chat by 01-Ai , так как он задавал хорошие вопросы по уточнению правил, и таким образом дал мне понять как должно выглядеть правильное описание.

Правила, которые были написаны с н-ной попытки (с вопросом к нейронке)
Привет. Дай пожалуйста оценку правилам игры по десятибальной шкале. Игра типа клеточного автомата, может проходить ка в автоматическом режиме так и с участием игроков. Игровой мир 500*500 клеток.
В игре есть ресурс, агенты и их кланы, и энергия используемая агентами.
Агенты размножаются делением, а гибнут при окончании энергии.
Ресурсы свободно пополняются и циркулируют по карте (предположительно с небольшой скоростью).
Клетки игрового пространства могут программироваться агентами на разный расход в них энергии агнетами разных кланов, а так-же на переработку ресурсов в энергию и хранение энергии и информации от агентов.
Агенты могут соверашть следующие действия:
передвигаться, собирать ресурсы, программировать клетки игрового пространства, читать информацию из клеток (если та была запрограммирована) затрачивая при этом энергию, транспортировать ресурсы и информацию, размножаться. Размножаются они просто делением, при этом дочерние разделяют родительскую энергию.
Молодой агент отличается от взрослого тем, что может только по мере взросления воспользоваться всем опытом родителя, если тот передавал его дочерним при делении.
Передвигаются агенты сомостоятельно, по клеткам, согласно правилам расхода энергии кланов, если те программировались другими агентами. При этом они могут транспортировать энергию , ресурс или информацию.
Агенты могут совершать действия только от клана, даже передвигаясь по клеткам запраграммированным агентами. При этом, программируя клетку на переработку ресурсов они могут создать новый клан и тут-же вступить в него, но могут и не вступать, а просто установить для клана в котором состоят лояльный расход энергии для своего клана в этой клетке, или любого союзного или относительно союзного.

Клетки могут перерабатывать ресурс в энергию, если были запрограммированы на это агентами, а так же хранить ресурс или энергию, а так-же могут хранить информацию, контролировать разный расход энергии на действие агентов разных кланов, если были на то запрограммированы агентами. Информация, которая записана в клетки другими агентами, может носить любой характер, что отмечается в её оглавлении - картографическая, указания или рекомендации для агентов клана, или просто описание последних событий или что-то ещё, например полезный опыт агента для агентов клана. Расход энергии на программирование клетки или запись в неё информации должен быть больше чем на любое физическое действие в ней (передвижение, транспортировка, размножение). Каждая клетка игрового пространства может содержать в себе одновременно только двух агентов, некоторое количество ресурсов, энергии, и информации (этот момент требует балансировки).
Ответ mistral-nemo-instruct-2407
Кликните здесь для просмотра всего текста
Игра, которую вы описали, является достаточно сложной и многоуровневой, сочетающей в себе элементы стратегии, управления ресурсами, программирования и эволюции. Оценка правил игры по десятибальной шкале будет основана на нескольких факторах: разнообразие действий и возможностей для игроков, баланс между различными аспектами игры, сложность иDepth (глубина) игры.

1. Разнообразие действий и возможностей для игроков: 9/10
Игра предлагает широкий спектр действий, которые агенты могут выполнять, от передвижения и сбора ресурсов до программирования клеток и передачи опыта. Это позволяет игрокам выбирать различные стратегии и подходы к игре.

2. Баланс между различными аспектами игры: 8/10
Игра кажется хорошо сбалансированной, учитывая наличие ресурсов, агентов, кланов и энергии. Тем не менее, может потребоваться дополнительная настройка для достижения идеального баланса между этими элементами.

3. Сложность: 8/10
Игра имеет средний уровень сложности, так как игрокам необходимо учитывать множество факторов и стратегий для успешной игры. Однако она может быть воспринята как сложная для новичков из-за большого количества возможностей и механик.

4. Глубина (Depth): 9/10
Игра предлагает глубокий игровой процесс с множеством возможностей для стратегического планирования, управления ресурсами и эволюции агентов. Это обеспечивает высокую переигрываемость и позволяет игрокам открывать все новые и новые аспекты игры по мере их прогресса.

Общая оценка: 34/40

В целом, игра кажется захватывающей и многоуровневой, предлагающей широкий спектр стратегий и действий для игроков. Тем не менее, могут потребоваться некоторые настройки для достижения идеального баланса между различными аспектами игры, чтобы гарантировать оптимальный игровой опыт.


Далее я доработал общее описание, и начал работу в разделе детализации правил.
Кликните здесь для просмотра всего текста

Привет. Скажи пожалуйста какие уточнения правил игры требуются.
Общее описание.
Игра типа клеточного автомата, может проходить ка в автоматическом режиме так и с участием игроков. Игровой мир 500*500 клеток. Игра пошаговая.
В игре есть ресурс, агенты и их кланы, и энергия используемая агентами.
Агенты размножаются делением, а гибнут при окончании энергии.
Ресурсы свободно пополняются и циркулируют по карте (предположительно с небольшой скоростью).
Клетки игрового пространства могут программироваться агентами на разный расход в них энергии агнетами разных кланов, а так-же на переработку ресурсов в энергию и хранение энергии и информации от агентов.
Агенты могут соверашть следующие действия:
передвигаться, собирать ресурсы, программировать клетки игрового пространства, читать информацию из клеток (если та была запрограммирована) затрачивая при этом энергию, транспортировать ресурсы и информацию, размножаться. Размножаются они просто делением, при этом дочерние разделяют родительскую энергию.
Молодой агент отличается от взрослого тем, что может только по мере взросления воспользоваться всем опытом родителя, если тот передавал его дочерним при делении.
Передвигаются агенты сомостоятельно, по клеткам, согласно правилам расхода энергии кланов, если те программировались другими агентами. При этом они могут транспортировать энергию , ресурс или информацию.
Агенты могут совершать действия только от клана, даже передвигаясь по клеткам запраграммированным агентами. При этом, программируя клетку на переработку ресурсов они могут создать новый клан и тут-же вступить в него, но могут и не вступать, а просто установить для клана в котором состоят лояльный расход энергии для своего клана в этой клетке, или любого союзного или относительно союзного.

Клетки могут перерабатывать ресурс в энергию, если были запрограммированы на это агентами, а так же хранить ресурс или энергию, а так-же могут хранить информацию, контролировать разный расход энергии на действие агентов разных кланов, если были на то запрограммированы агентами. Информация, которая записана в клетки другими агентами, может носить любой характер, что отмечается в её оглавлении - картографическая, указания или рекомендации для агентов клана, или просто описание последних событий или что-то ещё, например полезный опыт агента для агентов клана. Расход энергии на программирование клетки или запись в неё информации должен быть больше чем на любое физическое действие в ней (передвижение, транспортировка, размножение). Каждая клетка игрового пространства может содержать в себе одновременно только двух агентов, некоторое количество ресурсов, энергии, и информации (этот момент требует балансировки).

Цель игры - исследовательская, но игроки могут играть вместе на карте-арене, чтобы увидеть чьи агенты и информация в клетках наиболее эффективно выыживают и приспосабливаются к условиям. Ресурс в игровом мире, для простоты правил - всего один, он перерабатывается в всего один вид энергии - энергию агентов.

Более детальное описание:

Любые клетки могут программироваться агентами на разный расход энергии агентами разных кланов, установкой планки расхода энергии в ней, при этом агенты своего клана тратят обычную порцию энергии, как и на осуществление действия в чистой клетке, а агенты других кланов согласно правилу дружелюбности кланов, где наиболее дружелюбные тратят энергии как можно меньше, а неизвестные и враждебные - как можно больше. Это служит защитой программы клетки, а так-же возможностью взаимодействия кланов, например агент другого клана следуя по пути может собрать ресурс, которого в достатке для этого, и отгрузить его в встретившуюся по пути клетку другого клана, запрограммированную на переработку ресурса в энергию и их хранение, при этом коэффициент дружелюбности его клана к клану, агент которого запрограммировал эту клетку - повысится.
Клетки могут программироваться агентами (на что те тратят свою энергию) на хранение и переработку ресурсов в энергию и хранение энергии, или же отдельно на хранение информации, оставляемой в них агентами, любое действие агента в клетке влечёт за собой расход им его энергии.
Вот ответ
Основываясь на вашем описании игры, вот некоторые уточнения и предложения по правилам:

1. **Расход энергии в программированных клетках:**
* Четко определите коэффициенты дружелюбности между кланами. Например, можно использовать шкалу от 0 (враждебные) до 10 (дружественные). Влияние этого коэффициента на расход энергии агентами других кланов может быть линейным или экспоненциальным.
* Уточните, как именно изменяется коэффициент дружелюбности между кланами. Может ли он измениться в результате действий агентов одного клана по отношению к клеткам, запрограммированным агентами другого клана? Если да, то как часто и насколько сильно меняется этот коэффициент?
2. **Хранение ресурсов, энергии и информации в клетках:**
* Определите пределы хранения ресурсов, энергии и информации в каждой клетке. Например, можно установить процент от общего объема клетки или абсолютное значение.
* Уточните, как именно агенты хранят информацию в клетках. Требуется ли специальный навык или возможность для этого? Если да, то как эта возможность приобретается?
3. **Деление и передача опыта молодым агентам:**
* Определите критерии, при которых агент считается "молодым" и когда он перестает им быть.
* Уточните, какой именно опыт может быть передан от родительского агента дочернему. Возможно, это только информация, записанная в клетках, или и другой опыт тоже?
4. **Передвижение агентов:**
* Определите скорость передвижения агентов по клеткам в зависимости от расхода энергии. Может ли агент двигаться быстрее, если он транспортирует ресурс или информацию? Если да, то насколько быстрее?
5. **Цель игры:**
* Уточните критерии выживания и приспособленности агентов к условиям. Например, это может быть количество оставшейся энергии у агентов в конце игры, число размножившихся агентов, или что-то еще.

Также стоит продумать, как будут настраиваться сложность игры, скорость распространения ресурсов, частота пошагового хода и другие параметры, которые могут повлиять на игровой процесс.

. Обе нейронки могут FPC Lazarus, с помощью которого я и планирую реализовывать игру. Не то чтобы это прямо лучший язык программирования или IDE, но в плане поддержки - один из самых лучших, да и вообще там много чего уже есть готового для интерфейса программы, и для тестов игры которая начинается с смысловой нагрузки - вполне сгодится. Вообще всё это я планирую реализовать позднее на своём процессоре на FPGA, и конечно будет свой язык программирования, но в общем пока решил взять перерыв, чтобы понять - какой же я хочу именно увидеть клеточный автомат, и возможно даже отладить-сбалансировать его, это лучше чем балансировать игру на FPGA. Приношу извинения разделу Lazarus за то, что немного насорил там излагая некоторые мысли и задавая вопросы, возникающие при сборе информации по возможным средствам реализации.
Размещено в Без категории
Надоела реклама? Зарегистрируйтесь и она исчезнет полностью.
Всего комментариев 1
Комментарии
  1. Старый комментарий
    Аватар для Hrethgir
    Тут можно будет устанавливая опционально баланс - изучать как историю клеток, так и жизнь и развитие агентов. Можно будет отследить насколько поведение неживых клеток может быть похожим на поведение живых, разумеется если ввести какую-то симбиотическую связь между ними, чтобы клетки могли влиять на поведение агентов. Это влияние можно передавать через информацию, которой агенты обмениваются с клеткой.
    Запись от Hrethgir размещена 09.02.2025 в 09:52 Hrethgir вне форума
 
Новые блоги и статьи
JWT аутентификация в Java
Javaican 21.04.2025
JWT (JSON Web Token) представляет собой открытый стандарт (RFC 7519), который определяет компактный и самодостаточный способ передачи информации между сторонами в виде JSON-объекта. Эта информация. . .
Спринты Agile: Планирование, выполнение, ревью и ретроспектива
EggHead 21.04.2025
Спринты — сердцевина Agile-методологии, позволяющая командам создавать работающий продукт итерационно, с постоянной проверкой гипотез и адаптацией к изменениям. В основе концепции спринтов лежит. . .
Очередные открытия мега простых чисел, сделанные добровольцами с помощью домашних компьютеров
Programma_Boinc 21.04.2025
Очередные открытия мега простых чисел, сделанные добровольцами с помощью домашних компьютеров. 3 марта 2025 года, в результате обобщенного поиска простых чисел Ферма в PrimeGrid был найден. . .
Система статов в Unity
GameUnited 20.04.2025
Статы — фундаментальный элемент игрового дизайна, который определяет характеристики персонажей, предметов и других объектов в игровом мире. Будь то показатель силы в RPG, скорость передвижения в. . .
Статические свойства и методы в TypeScript
run.dev 20.04.2025
TypeScript прочно занял своё место в системе современной веб-разработки. Этот строго типизированный язык программирования не просто расширяет возможности JavaScript — он делает разработку более. . .
Batch Transform и Batch Gizmo Drawing API в Unity
GameUnited 20.04.2025
В мире разработки игр и приложений на Unity производительность всегда была критическим фактором успеха. Создатели игр постоянно балансируют между визуальной привлекательностью и плавностью работы. . .
Звук в Unity: Рандомизация с Audio Random Container
GameUnited 20.04.2025
В современных играх звуковое оформление часто становится элементом, который либо полностью погружает игрока в виртуальный мир, либо разрушает атмосферу за считанные минуты. Представьте: вы исследуете. . .
Максимальная производительность C#: Советы, тестирование и заключение
stackOverflow 20.04.2025
Погружение в мир микрооптимизаций C# открывает перед разработчиком целый арсенал мощных техник. Но как определить, где и когда их применять? Ответ начинается с точных измерений и профилирования. . . .
Максимальная производительность C#: Предсказание ветвлений
stackOverflow 20.04.2025
Третий ключевой аспект низкоуровневой оптимизации — предсказание ветвлений. Эта тема менее известна среди разработчиков, но её влияние на производительность может быть колоссальным. Чтобы понять. . .
Максимальная производительность C#: Векторизация (SIMD)
stackOverflow 20.04.2025
Помимо работы с кэшем, другим ключевым аспектом низкоуровневой оптимизации является векторизация вычислений. SIMD (Single Instruction, Multiple Data) позволяет обрабатывать несколько элементов данных. . .
КиберФорум - форум программистов, компьютерный форум, программирование
Powered by vBulletin
Copyright ©2000 - 2025, CyberForum.ru
Выделить код Копировать код Сохранить код Нормальный размер Увеличенный размер