UVA - 457 Linear Cellular Automata

本文介绍了一个基于线性细胞自动机的细菌种群密度模拟实验。实验中,通过对DNA信息进行编程,可以预测细菌在特定条件下的生长情况。文章提供了一个具体的编程实现案例,模拟了40个培养皿在50天内的种群密度变化。
Time Limit: 3000MS Memory Limit: Unknown 64bit IO Format: %lld & %llu

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 Linear Cellular Automata 

A biologist is experimenting with DNA modification of bacterial colonies being grown in a linear array of culture dishes. By changing the DNA, he is able ``program" the bacteria to respond to the population density of the neighboring dishes. Population is measured on a four point scale (from 0 to 3). The DNA information is represented as an array DNA, indexed from 0 to 9, of population density values and is interpreted as follows:

  • In any given culture dish, let K be the sum of that culture dish's density and the densities of the dish immediately to the left and the dish immediately to the right. Then, by the next day, that dish will have a population density of DNA[K].
  • The dish at the far left of the line is considered to have a left neighbor with population density 0.
  • The dish at the far right of the line is considered to have a right neighbor with population density 0.

Now, clearly, some DNA programs cause all the bacteria to die off (e.g., [0,0,0,0,0,0,0,0,0,0]). Others result in immediate population explosions (e.g., [3,3,3,3,3,3,3,3,3,3]). The biologist is interested in how some of the less obvious intermediate DNA programs might behave.

Write a program to simulate the culture growth in a line of 40 dishes, assuming that dish 20 starts with a population density of 1 and all other dishes start with a population density of 0.

Input

The input begins with a single positive integer on a line by itself indicating the number of the cases following, each of them as described below. This line is followed by a blank line, and there is also a blank line between two consecutive inputs.

For each input set your program will read in the DNA program (10 integer values) on one line.

Output

For each test case, the output must follow the description below. The outputs of two consecutive cases will be separated by a blank line.

For each input set it should print the densities of the 40 dishes for each of the next 50 days. Each day's printout should occupy one line of 40 characters. Each dish is represented by a single character on that line. Zero population densities are to be printed as the character ` '. Population density 1 will be printed as the character `.'. Population density 2 will be printed as the character `x'. Population density 3 will be printed as the character `W'.

Sample Input

1

0 1 2 0 1 3 3 2 3 0

Sample Output

bbbbbbbbbbbbbbbbbbb.bbbbbbbbbbbbbbbbbbbb
bbbbbbbbbbbbbbbbbb...bbbbbbbbbbbbbbbbbbb
bbbbbbbbbbbbbbbbb.xbx.bbbbbbbbbbbbbbbbbb
bbbbbbbbbbbbbbbb.bb.bb.bbbbbbbbbbbbbbbbb
bbbbbbbbbbbbbbb.........bbbbbbbbbbbbbbbb
bbbbbbbbbbbbbb.xbbbbbbbx.bbbbbbbbbbbbbbb
bbbbbbbbbbbbb.bbxbbbbbxbb.bbbbbbbbbbbbbb
bbbbbbbbbbbb...xxxbbbxxx...bbbbbbbbbbbbb
bbbbbbbbbbb.xb.WW.xbx.WW.bx.bbbbbbbbbbbb
bbbbbbbbbb.bbb.xxWb.bWxx.bbb.bbbbbbbbbbb
 

Note: Whe show only the first ten lines of output (the total number of lines must be 50) and the spaces have been replaced with the character"b" for ease of reading. The actual output file will use the ASCII-space character, not "b".





分析:

题目大意给出一个DNA种群密度的对应表,每一个培养皿的种群密度等于左右的密度加上他自己的之和,然后通过DNA表对应的算出密度。

开始时第20个密度值1其余密度为0;第二天第19个值是0+1+0是1,需要注意的是DNA表是0开始到9的所以DNA[1]=1;密度值为1;

 代码:

#include <stdio.h>
int main ()
{int t,i,j,DNA[10],a[51][41],k;
 scanf("%d",&t);
 while (t--)
 {
 for (i=0;i<10;i++)
 scanf("%d",&DNA[i]);
 for (i=1;i<=40;i++)
 a[1][i]=0;
 a[1][20]=1;
 for (i=2;i<=50;i++)
 {
  for (j=1;j<=40;j++)
  {k=a[i-1][j];
   if (j>1) k=k+a[i-1][j-1];
   if (j<40) k=k+a[i-1][j+1];
   a[i][j]=DNA[k];
  }
 }
 for (i=1;i<=50;i++)
 {
  for (j=1;j<=40;j++)
  switch (a[i][j])
  {
  case 1:printf(".");break;
  case 2:printf("x");break;
  case 3:printf("W");break;
  case 0:printf(" ");break;
  }
  printf("\n");
 }
 if (t) printf("\n");
 }
}


<think>好的,我现在需要处理用户关于MCC模型的问题。用户想了解多目标元胞自动机(MCC模型)的定义、原理、应用,以及具体的实现方法和研究背景。首先,我需要明确MCC模型的全称和相关的基本概念。 Multi-Objective Cellular Automata MCC模型,这里的MCC可能代表Multi-Criteria或Multi-Component,但结合用户提到的多目标,应该是Multi-Criteria Cellular Automata。元胞自动机(CA)本身是一种离散模型,由元胞、状态、邻居规则和演化规则组成,常用于模拟复杂系统的时空演化。多目标可能指在处理多个优化目标时的应用,比如城市规划中的土地利用需要考虑经济、环境、社会等多个因素。 接下来,我需要确定MCC模型的定义。根据已有的知识,MCC模型可能是在传统元胞自动机的基础上,引入多目标决策机制,使每个元胞的状态更新不仅考虑单一规则,而是综合多个准则。例如,在土地利用变化模拟中,每个元胞的变化可能同时考虑交通便利性、生态保护、经济效益等。 然后是原理部分。需要解释MCC模型如何整合多目标优化方法到CA的演化规则中。可能涉及多目标优化算法,如遗传算法中的NSGA-II,用于生成和选择最优的规则组合。每个元胞的状态转变可能由多个目标函数共同决定,通过权重分配或帕累托最优来选择最佳状态。 关于应用,MCC模型常见于城市扩展模拟、生态系统管理、交通网络优化等需要平衡多个目标的领域。例如,模拟城市增长时,同时优化土地利用效率、环境保护和基础设施成本。 具体实现方面,可能需要编程实现元胞自动机的框架,集成多目标优化算法。比如使用Python,每个元胞的邻居状态被评估,多个目标函数计算各自的适应度,然后通过优化算法确定状态更新。代码示例可能包括元胞网格的初始化、邻居状态的获取、多目标评估函数,以及状态更新规则。 需要验证信息的准确性,比如确认MCC模型是否通常与多目标优化结合,是否有相关文献支持。此外,确保代码示例正确,比如正确使用numpy处理网格,合理定义多目标函数,并正确应用优化逻辑。 用户可能还希望了解MCC模型与传统CA的区别,以及在不同应用中的具体案例。需要准备回答相关问题,比如如何选择优化算法,如何处理目标冲突,模型参数调整方法等。 最后,生成相关问题时要覆盖模型比较、优化算法选择、实际应用中的挑战等,帮助用户深入理解。</think>### Multi-Objective Cellular Automata MCC模型介绍 #### 1. **定义与原理** **MCC模型**(Multi-Criteria Cellular Automata)是一种结合多目标决策机制的元胞自动机(CA)扩展模型。它在传统CA的局部邻居交互规则基础上,引入多目标优化策略,用于模拟复杂系统中多个相互冲突或协同的目标对空间演化过程的影响[^1]。 - **核心组件**: - **元胞网格**:离散空间中的元胞,每个元胞状态表示土地利用类型、资源分布等。 - **多目标函数**:定义多个优化目标(如经济收益$f_1(x)$、生态成本$f_2(x)$)。 - **动态规则**:状态更新依赖多目标权衡,例如通过加权和法或帕累托最优解实现。 - **数学表达**: $$ s_{t+1}(i,j) = \arg\min_{s \in S} \left[ \sum_{k=1}^n w_k \cdot f_k(s, N(i,j)) \right] $$ 其中,$w_k$为目标权重,$N(i,j)$为邻居元胞集合。 #### 2. **实现方法** 以城市扩张模拟为例,MCC模型的实现步骤如下(Python示例): ```python import numpy as np # 初始化元胞网格(0:未开发,1:住宅,2:工业) grid = np.zeros((100, 100)) def multi_objective_evaluation(x, y, grid): # 目标1:临近交通枢纽的收益 transport_score = calculate_transport_access(x, y) # 目标2:生态保护成本 ecology_cost = calculate_ecology_impact(x, y) # 多目标加权(权重可动态调整) total_score = 0.6 * transport_score - 0.4 * ecology_cost return total_score for _ in range(10): # 模拟10个时间步 new_grid = grid.copy() for i in range(grid.shape[0]): for j in range(grid.shape[1]): if grid[i, j] == 0: score = multi_objective_evaluation(i, j, grid) if score > threshold: new_grid[i, j] = 1 # 开发为住宅 grid = new_grid ``` #### 3. **应用场景** - **城市规划**:平衡住宅区开发与绿地保留[^2]。 - **生态系统管理**:协调生物多样性保护与资源开采。 - **交通网络优化**:最小化建设成本与最大化通行效率。 #### 4. **研究背景** MCC模型起源于21世纪初,研究者将多目标优化与CA结合以解决传统模型单一目标局限性。例如,White等(2012)提出用帕累托前沿分析土地覆盖变化的多目标冲突[^3]。 ---
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