19、创意编程:细胞自动机与信息可视化探索

创意编程:细胞自动机与信息可视化探索

1. 细胞自动机的魅力

细胞自动机(CA)展示了涌现和复杂性的令人兴奋的概念。通过构建CA框架,我们可以看到一维、连续和二维的实现方式。例如,在一个交互式示例中,我们能够选择CA缩略图进行放大。CA揭示了简单规则如何导致非常意想不到的涌现复杂性,这一理念的影响远不止于制作酷炫的图像,它还与许多学科中大型复杂系统的出现、生长、转变甚至消亡相关。CA只是模拟和“玩转”复杂性的一种计算方法,而Processing因其在处理像素操作方面的强大功能和易用性,成为探索这一领域的绝佳环境。

如果你成功运行了相关代码,应该会看到类似图7 - 28的内容。建议尝试更多的模式,你可以在网上找到这些模式,比如在 这个模式目录 (2009年8月7日,17:41)。具体操作步骤如下:
1. 找到代码中的这一行: String url = "http://www.radicaleye.com/lifepage/patterns/aqua50.lif";
2. 将引号内的地址部分替换为新的地址。

此外,还建议构建一个包含本章讨论的所有不同CA的表格结构。由于它们都适用于CA框架,你应该能够同时运行它们。完成后,可以将结果发送到 processing@iragreenberg.com

2. 信息可视化的兴起

数据或信息可视化是一个相对较新的研究领域。从学术角度来看,艺术领域认为信息可视化并非全新事物,它可以追溯

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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