目前开发进展

我按照之前的仿真框架更新了自己的代码。重新梳理了结构，有一说一，这对一个新手来说一点也不容易，中间遇见各种的问题，所幸，花了很多的时间的终于改好了，对所有的函数基本上实现了封装。main函数变成了

#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
#include <chrono>

#include "Neuron.h"
#include "Synapse.h"
#include "Params.h"
#include "KernelClass.h"
#include "Time.h"

int main()
{

    KernelClass::create_kernel();
    // 创建种群
    int group1 = kernel().conn_manger.create(2);
    int group2 = kernel().conn_manger.create(2);
    //种群之间的连接
    kernel().conn_manger.connect(group1, group2, 1.0);

    int min_delay = 10;
    int max_delay = 10;
    kernel().conn_manger.set_min_delay(min_delay);
    kernel().conn_manger.set_max_delay(max_delay);
    //所有管理类的参数和变量的初始化
    kernel().initialize();
    //神经元和突触的实例化
    kernel().conn_manger.local_instantiate();
    
    //设置仿真的参数
    double dt = 0.1; //时间戳

    double sim_time = 300; //仿真时间（ms）
    int slice = static_cast<int>(sim_time / min_delay);//总共要执行循环数

    double current_time = 0;

    Time clock; //模拟时钟，每个切片更新一次

    int from_step = 0,to_step = kernel().conn_manger.get_min_delay();

    //开始仿真
    for (int timestep = 0; timestep < slice; timestep++)
    {
        std::cout << "---------------------------------------" << std::endl;

        //更新神经元
        const std::vector< Neuron* >& local_nodes = kernel().conn_manger.get_local_nodes();
        for (auto node : local_nodes)
        {
            (*node).update(clock, from_step, to_step);
        }

        //设置目前的时间
        kernel().sim_manager.set_slice_origin(clock);

        // 传递脉冲
        kernel().event_manager.gather_spike_data();
        //管理时间
        clock.advance_time(min_delay);
        //更新双缓冲
        kernel().event_manager.update_moduli();


    }
    
    KernelClass::delete_kernel();
}

执行结果

 

基本上没有什么大问题了，但是很多缺点，比如不能指定神经元的参数，突触的参数等，还有那个最大和最小延迟的问题。不过我最不满意的还是时间类的设计，我原本是打算写成类似于现实时间的那种机制，但是想了很久，没想到如何实现，如果有大佬会，请教教我。

说完了缺点，来说一下下一步准备干什么，下一步准备写MPI方面的代码了，MPI的管理类我也实现了，我一直在思考一个问题，我怎么判断我是否开启了MPI呢，其实也不是什么大问题，我把这个版本的保存一下，以后的设计都向mpi上边考虑，感觉这是一种比较稳妥的办法，所以先完成mpi的初始工作，包括对神经元的循环分配等。