35、简单神经进化平台的基因型变异算子

简单神经进化平台的基因型变异算子

在神经进化平台的开发中，基因型变异算子起着至关重要的作用，它们能够改变神经网络的拓扑结构，从而推动网络的进化。下面将详细介绍几种常见的基因型变异算子及其实现。

1. add_sensorlink 算子

add_sensorlink 算子的作用是在神经网络中随机选择一个传感器，并将其连接到一个尚未与之相连的神经元上。具体步骤如下：
1. 从皮层的传感器 ID 列表中随机选择一个传感器 ID（S_Id）。
2. 从数据库中读取与 S_Id 关联的传感器信息。
3. 计算 S_Id 尚未连接的神经元 ID 列表，通过从皮层的神经元 ID 列表中减去 S_Id 的扇出 ID 列表得到。
4. 如果上述列表为空，则函数报错退出；否则，从该列表中随机选择一个神经元 ID（N_Id）。
5. 建立从 S_Id 到 N_Id 的连接。
6. 更新代理的进化历史记录（evo_hist），并将更新后的代理写入数据库。

以下是 add_sensorlink 算子的代码实现：

add_sensorlink(Agent_Id)->  
    A = genotype:read({agent,Agent_Id}),  
    Cx_Id = A#agent.cx_id,  
    Cx = genotype:read({cortex,Cx_Id}),  
    N_Ids = Cx#cortex.neuron_ids,  
    S_Ids = Cx#cortex.sensor_ids,  
    S_Id = li