a artificial life with the help of large AI model written by perl

全部源码已经开源：https://gitee.com/waterruby/artificial-life-large-ai-model

核心代码深度剖析

一、整体架构设计

三层架构模型

┌─────────────────────────────────────────┐
│          应用层 (main)                  │
├─────────────────────────────────────────┤
│  模拟层 (EvolutionarySimulation)        │
├─────────────────────────────────────────┤
│  领域层 (Environment + EvolvedLife)     │
├─────────────────────────────────────────┤
│  基础层 (Genome + DeepSeekClient)       │
└─────────────────────────────────────────┘

二、基础层核心剖析

1. Genome类 - 遗传算法的基因表示

package Genome {
    sub new {
        my ($class, %args) = @_;
        
        my $self = {
            # 行为相关基因
            aggression     => $args{aggression}     || rand(1.0),
            curiosity      => $args{curiosity}      || rand(1.0),
            sociality      => $args{sociality}      || rand(1.0),
            
            # 生理相关基因
            metabolic_rate => $args{metabolic_rate} || 0.7 + rand(0.6),
            vision_range   => $args{vision_range}   || 2 + int(rand(4)),
            speed          => $args{speed}          || 0.8 + rand(0.4),
            
            # 效率相关基因
            food_efficiency  => $args{food_efficiency}  || 0.9 + rand(0.4),
            water_efficiency => $args{water_efficiency} || 0.9 + rand(0.4),
            move_cost        => $args{move_cost}        || 0.8 + rand(0.4),
            
            # 阈值基因（行为触发器）
            hunger_threshold    => $args{hunger_threshold}    || 40 + int(rand(30)),
            rest_threshold      => $args{rest_threshold}      || 30 + int(rand(20)),
            reproduce_threshold => $args{reproduce_threshold} || 35 + int(rand(15)),
        };
        
        bless $self, $class;
        return $self;
    }
}

设计要点：

• 实数编码：所有基因都是浮点数，便于连续优化
• 归一化范围：大部分基因在[0,1]或小范围内
• 生物学意义：每个基因都有明确的生物学对应

2. 交叉操作（遗传算法的核心）

sub crossover {
    my ($self, $other) = @_;
    
    my %child_genes;
    foreach my $gene (keys %$self) {
        if (rand() < $CROSSOVER_RATE) {           # 70%概率进行交叉
            # 随机选择父代基因（类似单点交叉的变体）
            $child_genes{$gene} = rand() < 0.5 ? $self->{$gene} : $other->{$gene};
        } else {
            # 基因平均（算术交叉）
            $child_genes{$gene} = ($self->{$gene} + $other->{$gene}) / 2;
        }
    }
    
    return Genome->new(%child_genes);
}

算法特点：

• 混合交叉策略：结合了离散选择和算术平均
• 概率控制：$CROSSOVER_RATE控制交叉强度
• 保持多样性：随机选择避免过早收敛

3. 变异操作

sub mutate {
    my $self = shift;
    
    foreach my $gene (keys %$self) {
        if (rand() < $MUTATION_RATE) {            # 15%概率发生变异
            my $mutation = (rand() - 0.5) * 0.25; # ±12.5%变化
            
            if ($gene =~ /rate|speed|efficiency|cost|aggression|curiosity|sociality/) {
                # 连续基因：加法变异
                $self->{$gene} += $mutation;
                # 边界处理
                $self->{$gene} = 0.3 if $self->{$gene} < 0.3;
                $self->{$gene} = 1.7 if $self->{$gene} > 1.7;
            } elsif ($gene =~ /range|threshold/) {
                # 离散基因：整数变异
                $self->{$gene} += int($mutation * 15);
                $self->{$gene} = 1 if $self->{$gene} < 1;
                # 特殊边界
                if ($gene eq 'vision_range') {
                    $self->{$gene} = 6 if $self->{$gene} > 6;
                }
            }
        }
    }
}

变异策略：

• 自适应幅度：不同基因类型使用不同变异策略
• 边界保护：防止基因值越界
• 保持合理性：视野范围、阈值等有特殊约束

三、领域层核心剖析

1. EvolvedLife类 - 个体行为模型

核心状态机

sub choose_action {
    my $self = shift;
    my $genome = $self->{genome};
    
    # 状态机优先级（生存 > 繁殖 > 探索）
    if ($self->{energy} < $genome->{hunger_threshold}) {
        return "seek_food";      # 饥饿时找食物
    }
    elsif ($self->{energy} > $genome->{reproduce_threshold} && $self->{age} > 1) {
        # 繁殖决策：能量越高概率越大
        my $reproduce_chance = 0.2 + ($self->{energy} - $genome->{reproduce_threshold}) * 0.02;
        $reproduce_chance = 0.8 if $reproduce_chance > 0.8;
        
        if (rand() < $reproduce_chance) {
            return "reproduce";
        }
    }
    elsif ($self->{energy} < $genome->{rest_threshold}) {
        return "rest";           # 低能量时休息
    }
    elsif (rand() < $genome->{curiosity}) {
        return "explore";        # 好奇心驱动探索
    }
    else {
        return "patrol";         # 默认行为
    }
}

行为决策逻辑：

1. 生存优先：能量低于饥饿阈值时强制觅食
2. 条件繁殖：需要足够能量和成熟年龄
3. 概率探索：好奇心基因影响探索概率
4. 默认巡逻：保持基本活动

能量管理核心

sub update {
    my $self = shift;
    $self->{age}++;
    
    # 基础能量消耗（与新陈代谢率正相关）
    my $energy_cost = 2.0 * $self->{genome}->{metabolic_rate};
    $self->{energy} -= $energy_cost;
    
    # 自动恢复机制（避免过早死亡）
    $self->{energy} += 2 if $self->{energy} < 30 && rand() < 0.3;
    
    # 死亡概率计算（复杂决策树）
    my $death_chance = 0;
    
    # 能量相关死亡（梯度概率）
    if ($self->{energy} <= 0) {
        $death_chance = 1.0;
    } elsif ($self->{energy} < 8) {
        $death_chance = 0.7;     # 极低能量：70%危险
    } elsif ($self->{energy} < 18) {
        $death_chance = 0.3;     # 低能量：30%警告
    } elsif ($self->{energy} < 30) {
        $death_chance = 0.1;     # 中等能量：10%风险
    } else {
        $death_chance = 0.01;    # 高能量：1%安全
    }
    
    # 年龄相关死亡（老年化）
    if ($self->{age} > 15) {
        my $age_death_chance = 0.02 + ($self->{age} - 15) * 0.04;
        $death_chance = max($death_chance, $age_death_chance);
    }
    
    # 强制死亡年龄
    if ($self->{age} > 30) {
        $death_chance = 1.0;
    }
    
    return { status => 'dead' } if rand() < $death_chance;
    return { status => 'alive', energy => $self->{energy}, age => $self->{age} };
}

能量系统设计：

• 动态平衡：消耗与恢复的动态平衡
• 梯度风险：能量越低死亡风险指数增长
• 年龄压力：老年个体面临额外死亡风险

繁殖机制

sub reproduce {
    my ($self, $partner) = @_;
    
    return undef unless $partner && ref($partner) eq 'EvolvedLife';
    
    # 繁殖条件检查
    return undef if $self->{energy} < 25 || $partner->{energy} < 25;
    
    # 繁殖能量消耗
    $self->{energy} -= 30;
    $partner->{energy} -= 30;
    
    # 遗传操作：交叉 + 变异
    my $child_genome = $self->{genome}->crossover($partner->{genome});
    $child_genome->mutate();
    
    # 创建后代
    my $child = EvolvedLife->new(
        name => $self->{name} . "-" . $self->{offspring_count},
        x => $self->{x} + int(rand(5))-2,  # 附近出生
        y => $self->{y} + int(rand(5))-2,
        env => $self->{env},
        energy => 35,                       # 后代初始能量
        genome => $child_genome,
        symbol => substr($self->{name}, 0, 1)
    );
    
    $self->{offspring_count}++;
    $partner->{offspring_count}++;
    
    return $child;
}

繁殖策略：

• 能量门槛：双方都需要足够能量
• 就近出生：后代在父母附近诞生
• 遗传继承：结合双方基因并引入变异

2. 环境交互系统

资源感知与获取

sub execute_action {
    my ($self, $action) = @_;
    
    if ($action eq "seek_food") {
        # 获取视野范围内的资源
        my $resources = $self->{env}->get_nearby_resources(
            $self->{x}, $self->{y}, 
            $self->{genome}->{vision_range}
        );
        
        if (@$resources > 0) {
            # 寻找最近资源（简单启发式）
            my @sorted = sort { 
                abs($a->{x} - $self->{x}) + abs($a->{y} - $self->{y}) <=>
                abs($b->{x} - $self->{x}) + abs($b->{y} - $self->{y})
            } @$resources;
            
            my $nearest = $sorted[0];
            my $dx = $nearest->{x} <=> $self->{x};
            my $dy = $nearest->{y} <=> $self->{y};
            
            # 移动并消耗能量
            if ($self->move($dx, $dy)) {
                # 到达资源点则消费
                if ($self->{x} == $nearest->{x} && $self->{y} == $nearest->{y}) {
                    my $gain = $self->consume_resource($nearest);
                    $self->{successful_decisions}++ if $gain > 0;
                    return "found_food";
                }
                return "moved_toward_food";
            }
        }
        # 无资源时随机移动
        $self->move(int(rand(3))-1, int(rand(3))-1);
        return "random_search";
    }
    # ... 其他行动
}

感知-行动循环：

1. 环境感知：基于视野范围获取信息
2. 决策制定：简单启发式（最近优先）
3. 行动执行：移动、消费等具体动作
4. 结果反馈：成功/失败记录

资源消费效率

sub consume_resource {
    my ($self, $resource) = @_;
    
    # 效率基因影响获取量
    my $efficiency = $resource->{type} eq 'food' 
        ? $self->{genome}->{food_efficiency}
        : $self->{genome}->{water_efficiency};
    
    # 计算实际获取（考虑容量限制）
    my $gain = $resource->{energy} * $efficiency;
    my $available_space = $self->{max_energy} - $self->{energy};
    $gain = $available_space if $gain > $available_space;
    
    # 更新状态
    $resource->{energy} -= $gain / $efficiency;
    $self->{energy} += $gain;
    $self->{total_energy_gained} += $gain;
    
    return $gain;
}

效率系统：

• 基因调控：食物/水效率基因直接影响获取
• 容量限制：防止能量溢出
• 资源消耗：减少资源能量值

四、模拟层核心剖析

1. 进化模拟主循环

sub run_generation {
    my $self = shift;
    
    $self->{generation}++;
    $self->{env}->update_resources();  # 环境更新
    
    my @alive;
    my @dead;
    my @new_offspring;
    
    # 个体更新循环
    foreach my $life (@{$self->{population}}) {
        my $result = $life->update();  # 核心更新
        
        if ($result->{status} eq 'alive') {
            push @alive, $life;
            
            # 繁殖机会检查
            if ($result->{action} eq 'ready_to_reproduce' || 
                ($life->{energy} > 35 && $life->{age} > 1 && rand() < 0.5)) {
                
                # 寻找合适伴侣
                my @potential_mates = grep { 
                    $_ != $life && 
                    $_->{energy} > 60 &&
                    abs($_->{x} - $life->{x}) <= 5 &&
                    abs($_->{y} - $life->{y}) <= 5
                } @{$self->{population}};
                
                if (@potential_mates > 0 && @{$self->{population}} < $self->{max_population}) {
                    my $mate = $potential_mates[int(rand(@potential_mates))];
                    my $child = $life->reproduce($mate);
                    
                    if ($child) {
                        push @new_offspring, $child;
                        $self->{statistics}{total_births}++;
                    }
                }
            }
        } else {
            push @dead, $life;
            $self->{statistics}{total_deaths}++;
        }
    }
    
    # 种群更新
    push @alive, @new_offspring;
    
    # 自然选择（当超过容量时）
    if (@alive > $self->{max_population}) {
        @alive = $self->natural_selection(\@alive);
    }
    
    $self->{population} = \@alive;
    
    # AI优化（每3代）
    if ($self->{generation} % 3 == 0) {
        $self->ai_optimize_population();
    }
    
    return { alive => scalar @alive, dead => scalar @dead, newborns => scalar @new_offspring };
}

模拟流程：

1. 环境更新：资源再生
2. 个体循环：所有个体并行更新
3. 繁殖检查：符合条件的个体尝试繁殖
4. 种群调整：添加后代，应用自然选择
5. AI优化：定期优化种群基因

2. 自然选择算法

sub natural_selection {
    my ($self, $population_ref) = @_;
    my @population = @$population_ref;
    
    # 按适应度排序（降序）
    @population = sort { $b->calculate_fitness() <=> $a->calculate_fitness() } @population;
    
    # 截断选择：保留前80%
    my $survival_count = int($self->{max_population} * 0.8);
    $survival_count = 3 if $survival_count < 3;  # 最小保留3个
    $survival_count = $#population if $survival_count > $#population;
    
    @population = @population[0..$survival_count];
    
    return @population;
}

选择策略：

• 精英保留：截断选择保留优秀个体
• 适应度导向：完全基于适应度排序
• 最小保护：确保种群不灭绝

3. AI优化系统（创新核心）

sub ai_optimize_population {
    my $self = shift;
    
    # 收集种群统计信息
    my @genes = qw(metabolic_rate vision_range speed aggression curiosity sociality 
                   food_efficiency move_cost hunger_threshold rest_threshold reproduce_threshold);
    my %gene_stats;
    
    foreach my $gene (@genes) {
        my $total = 0;
        my $count = 0;
        foreach my $life (@{$self->{population}}) {
            $total += $life->{genome}{$gene} if exists $life->{genome}{$gene};
            $count++;
        }
        $gene_stats{$gene} = $count > 0 ? $total / $count : 0;
    }
    
    # 构建AI提示
    my $prompt = sprintf(<<'END_PROMPT',
分析进化模拟的种群数据并提供可执行的优化建议：

种群状态：
- 个体数量: %d
- 平均适应度: %.2f
- 最高适应度: %.2f
- 平均寿命: %.1f天
- 当前世代: %d

当前平均基因值：
%s

请基于以下可调整的基因参数提供具体优化建议：
1. metabolic_rate (新陈代谢率): 当前%.2f
2. vision_range (视野范围): 当前%.1f  
3. food_efficiency (食物效率): 当前%.2f
4. move_cost (移动消耗): 当前%.2f

请返回纯JSON格式的建议...
END_PROMPT
        scalar(@{$self->{population}}), 
        $self->{statistics}{avg_fitness} || 0, 
        $self->{statistics}{max_fitness} || 0, 
        $self->{statistics}{avg_lifespan} || 0, 
        $self->{generation} || 0,
        $gene_values_str,
        $gene_stats{metabolic_rate},
        $gene_stats{vision_range},
        $gene_stats{food_efficiency},
        $gene_stats{move_cost}
    );
    
    # 调用AI并解析结果
    my $response = $ai_client->call_api($prompt, 1);
    $self->simple_apply_ai_suggestions($data);
}

AI集成设计：

• 数据驱动：提供详细种群统计数据
• 结构化提示：明确要求具体调整建议
• 自动解析：正则表达式匹配和执行建议
• 缓存优化：减少API调用成本

AI建议自动执行

sub simple_apply_ai_suggestions {
    my ($self, $ai_data) = @_;
    
    foreach my $suggestion (@{$ai_data->{suggestions}}) {
        # 模式匹配不同类型的建议
        if ($suggestion =~ /increase.*vision.*range.*by\s*([0-9.]+)/i) {
            my $increase = $1;
            foreach my $life (@{$self->{population}}) {
                $life->{genome}{vision_range} += $increase;
                $life->{genome}{vision_range} = 6 if $life->{genome}{vision_range} > 6;
            }
        }
        elsif ($suggestion =~ /decrease.*move.*cost.*by.*?([0-9.]+)/i) {
            my $decrease = $1;
            foreach my $life (@{$self->{population}}) {
                $life->{genome}{move_cost} -= $decrease;
                $life->{genome}{move_cost} = 0.3 if $life->{genome}{move_cost} < 0.3;
            }
        }
        # ... 更多模式匹配
    }
}

执行策略：

• 精确匹配：正则表达式捕获具体数值
• 批量应用：对所有个体应用相同调整
• 边界保护：确保调整后基因值合理

五、适应度计算系统

sub calculate_fitness {
    my $self = shift;
    
    # 多维度适应度计算
    $self->{fitness} = 
        $self->{age} * 1.8 +                     # 寿命权重（鼓励长寿）
        $self->{offspring_count} * 15 +          # 繁殖权重（鼓励繁殖）
        $self->{total_energy_gained} * 0.15 +    # 能量获取权重（鼓励效率）
        ($self->{successful_decisions} / ($self->{decisions_made} || 1)) * 25;  # 决策成功率权重
    
    return $self->{fitness};
}

适应度设计理念：

1. 寿命优先：长寿是进化的基础
2. 繁殖核心：繁殖成功是基因传播的关键
3. 效率重要：能量获取能力影响生存
4. 智能奖励：好的决策能力被奖励

六、关键设计模式

1. 状态模式（State Pattern）

# 不同行动对应不同状态处理
if ($action eq "seek_food") { ... }
elsif ($action eq "reproduce") { ... }
elsif ($action eq "rest") { ... }

2. 策略模式（Strategy Pattern）

# 不同基因交叉策略
if (rand() < $CROSSOVER_RATE) {
    # 策略A：随机选择父代基因
    $child_genes{$gene} = rand() < 0.5 ? $self->{$gene} : $other->{$gene};
} else {
    # 策略B：基因平均
    $child_genes{$gene} = ($self->{$gene} + $other->{$gene}) / 2;
}

3. 观察者模式（Observer Pattern）

# AI作为观察者定期检查并优化
if ($self->{generation} % 3 == 0) {
    $self->ai_optimize_population();  # 观察并干预
}

4. 工厂模式（Factory Pattern）

# 统一创建个体
my $life = EvolvedLife->new(
    name => $name,
    env => $self->{env},
    energy => 60 + int(rand(30)),
    genome => $genome,
    symbol => substr($name, 0, 1)
);

七、算法复杂度分析

时间复杂度

• 每代处理：O(N) 其中N为种群大小
• 繁殖检查：O(N²) 在最坏情况下
• 自然选择：O(N log N) 由于排序
• AI优化：O(N) 基因统计收集

空间复杂度

• 个体存储：O(N)
• 环境网格：O(W×H) 其中W、H为地图尺寸
• 资源管理：O® 其中R为资源数量

八、性能优化技巧

# 1. 缓存优化（AI响应缓存）
my $cache_key = md5($prompt);
if ($use_cache && exists $self->{cache}{$cache_key}) {
    return $self->{cache}{$cache_key};
}

# 2. 提前退出优化
return undef if $self->{energy} < 25 || $partner->{energy} < 25;

# 3. 批量处理
foreach my $life (@{$self->{population}}) {
    $life->{genome}{vision_range} += $increase;  # 批量基因调整
}

# 4. 惰性计算
$self->{fitness} ||= $self->calculate_fitness();  # 需要时才计算

九、扩展接口设计

添加新基因类型的接口

# 在Genome.pm中添加
sub add_new_gene {
    my ($self, $gene_name, $min, $max, $default) = @_;
    $self->{$gene_name} = $default || $min + rand($max - $min);
}

# 在变异时自动处理
sub mutate {
    foreach my $gene (keys %$self) {
        if (rand() < $MUTATION_RATE) {
            # 自动检测基因类型并应用相应变异策略
            my $strategy = $self->get_mutation_strategy($gene);
            $self->apply_mutation($gene, $strategy);
        }
    }
}

自定义适应度函数的接口

sub set_fitness_calculator {
    my ($self, $calculator_sub) = @_;
    $self->{fitness_calculator} = $calculator_sub;
}

sub calculate_fitness {
    my $self = shift;
    
    if ($self->{fitness_calculator}) {
        return $self->{fitness_calculator}->($self);
    } else {
        # 默认计算
        return $self->{age} * 1.8 + $self->{offspring_count} * 15 + ...;
    }
}

十、核心算法总结

这个程序实现了一个混合进化算法系统：

1. 遗传算法核心：基因表示、交叉、变异、选择
2. 人工生命扩展：个体行为、环境交互、实时模拟
3. AI增强优化：大语言模型提供元启发式指导
4. 复杂系统建模：多智能体交互、生态平衡

创新点：

• 将传统遗传算法与实时模拟结合
• 引入大语言模型作为优化器
• 实现复杂的行为决策系统
• 构建完整的生态演化模型

应用价值：

• 进化算法教学示例
• 复杂系统建模研究
• AI与进化计算融合探索
• 人工生命系统实验平台

执行结果解读

最新30代模拟的执行结果解读

这种多范式融合正是其创新之处，比单纯的遗传算法或粒子群算法更丰富和有趣！根据这个最新30代模拟的执行结果，我从进化生物学和社会学两个角度进行深入剖析：

一、进化生物学分析

核心进化趋势：

1. 长寿基因被显著选择

第13代：Alpha、Gamma、Epsilon死亡（都是13天）
第16代：Beta死亡（16天）
第21代：新生-9存活到21天（新记录）
第28代：新生-9死亡（21天）

进化意义：年龄死亡门槛从12天提高到30天后，长寿个体显著增加。这说明在低死亡压力下，长寿成为重要适应策略。

2. 食物效率基因的惊人进化

第30代最终基因统计：
food_efficiency: 平均1.624（标准差仅0.088）

进化意义：AI持续建议提高食物效率，导致该基因趋同进化。1.624的平均值远高于初始的0.9-1.3范围，显示这是最关键的成功因素。

3. 代谢率的稳定下降

metabolic_rate: 平均0.889

进化意义：在AI有时建议增加、有时建议降低的情况下，种群自发选择了较低代谢率（0.889），说明在资源有限环境中，低能耗策略更优。

成功适应策略：

最优基因组合（从最适应个体看）：

1. 高食物效率（1.64-1.70）
2. 中低代谢率（0.76-1.02）
3. 中等视野（3.0-6.0）
4. 低移动消耗（0.48-0.70）

二、社会学角度剖析

1. 种群动态与社会结构

社会稳定性提高：

第13代后未再发生种群灭绝
第30代仍有10个个体，接近最大容量15

社会学解读：种群的社会韧性增强。早期（第13代）经历了领导者（Alpha、Gamma、Epsilon）集体死亡的社会动荡，但新生代迅速填补权力真空。

世代交替模式：

• 第一代领导层（Alpha、Beta、Gamma、Delta、Epsilon）：第1-13代
• 过渡代（新生-8到新生-14）：第13-20代
• 新生代领导层（新生-16、新生-17等）：第20-30代

这反映了社会流动性的健康模式：旧精英衰退，新精英崛起，社会持续发展。

2. 繁殖网络与社会关系

繁殖模式分析：

第20代：新生-16 × 新生-18 → 新生-16-0
第26代：新生-18 × 新生-21 → 新生-18-1
第28代：新生-20 × 新生-23 → 新生-20-0
第29代：新生-17 × 新生-25 → 新生-17-0
第30代：新生-17 × 新生-25 → 新生-17-1（再次繁殖）

社会学解读：

1. 重复配对（新生-17和新生-25繁殖两次）：显示稳定伴侣关系的形成
2. 交叉繁殖：形成复杂的社会关系网
3. 繁殖中心化：少数个体（新生-17、新生-20）成为繁殖中心，类似社会中的"核心家庭"

3. 资源分配与社会分层

能量分布（第30代）：

• 新生-17：能量12（低）但适应度53.4（最高）
• 新生-16：能量29，适应度50.0
• 新生-20：能量39，适应度36.5
• 新生-23：能量40，适应度30.7

社会学解读：
形成了不以能量为唯一标准的社会分层：

1. 高效精英（新生-17）：能量低但效率极高，靠基因优势生存
2. 均衡中产（新生-16、新生-20）：能量和效率平衡
3. 能量富集者（新生-23）：能量高但效率相对低

这反映了真实社会中：成功不单靠资源占有，更靠资源利用效率。

4. 集体死亡事件的社会影响

第13代集体死亡事件：

Alpha、Gamma、Epsilon同时死亡（都是13天）

社会学解读：

1. 代际冲突解决：旧领导层集体退出，为新世代腾出空间
2. 社会记忆形成：此后个体寿命明显延长（学习到长寿的重要性）
3. 适应性调整：社会结构从"少数长寿领导"转向"多数中等寿命个体"

第28代新生-9死亡事件：

新生-9死亡（21天，当时最长寿）

社会学解读：最长寿个体的死亡并未引发社会动荡，说明社会系统已具备冗余性和稳定性。

5. AI优化与社会规划

AI作为"中央规划者"的作用：

• 持续建议增加食物效率（从1.305到1.624）
• 持续建议降低移动消耗（从0.817到0.663）
• 视野范围相对稳定（4.556到4.450）

社会学解读：AI扮演了社会工程师角色，通过基因优化引导社会向更高效、更低耗的方向发展。这类似于现实中的：

• 教育政策：提升公民效率
• 基础设施建设：降低生活成本
• 公共卫生：延长预期寿命

6. 社会流动性分析

从数据看流动性：

• 向上流动：新生-17从普通个体成为最适应者
• 向下流动：某些早期成功个体后代未能维持地位
• 水平流动：基因通过繁殖在网络中扩散

社会学特征：这是一个绩效导向的流动社会，适应度（相当于社会成就）决定地位，而非单纯的血缘或初始优势。

三、综合社会学理论应用

1. 功能主义视角

• 食物效率提升：提高社会整体生存能力（功能需求）
• 长寿个体增加：增强社会稳定性和知识传承
• 繁殖网络形成：满足社会再生产需求

2. 冲突理论视角

• 资源竞争：个体间争夺有限食物和水
• 基因优势：某些基因组合获得竞争优势
• 代际冲突：新生代取代旧世代

3. 符号互动论视角

• 行动选择：每个个体的seek_food、reproduce等行动构成社会互动
• 意义建构：长寿和高适应度成为社会价值符号
• 身份形成：通过基因特征和后代数建立社会身份

4. 社会达尔文主义体现

• 自然选择：不适应者被淘汰（如Gamma-1第15代死亡）
• 适者生存：高食物效率、低移动消耗者繁荣
• 遗传优势：成功基因通过繁殖传播

四、社会演化的阶段划分

阶段1：奠基期（第1-13代）

• 特征：原始社会，高死亡率，强领导
• 社会学：酋邦社会，依赖少数强个体

阶段2：转型期（第13-20代）

• 特征：领导层更替，社会动荡
• 社会学：革命期，旧秩序崩溃，新秩序建立

阶段3：稳定发展期（第20-30代）

• 特征：新领导层，稳定繁殖，基因优化
• 社会学：成熟社会，制度完善，流动性合理

五、总结：从进化模拟到社会启示

这个30代模拟展现了一个微型社会的完整演化史：

1. 从危机到稳定：第13代濒临灭绝 → 第30代繁荣
2. 从个体竞争到社会协作：早期单个竞争 → 后期形成繁殖网络
3. 从基因决定到文化（AI）引导：纯自然选择 → AI优化引导
4. 从简单到复杂：5个初始个体 → 复杂的社会结构和关系网

社会学的核心启示：

• 韧性比强度更重要：能度过危机的社会才有未来
• 效率优于占有：高效利用资源比单纯积累资源更重要
• 流动性保障活力：适度的社会流动防止僵化
• 规划与自发平衡：AI规划（中央计划）与自然选择（市场机制）需要平衡

这个模拟不仅展示了生物进化，更微型化地再现了人类社会的基本演化规律。它告诉我们：无论个体还是社会，适应变化的能力才是最根本的生存之道。

程序执行结果

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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
💀 Alpha 死亡，享年13天，适应度: 64.1511570531874
Beta      : 位置(19, 10), 能量 36, 年龄13, 适应度44.0, 行动: seek_food
💀 Gamma 死亡，享年13天，适应度: 71.9527287052678
💀 Epsilon 死亡，享年13天，适应度: 41.9742945078098
新生-8  : 位置(13, 11), 能量 24, 年龄 8, 适应度14.4, 行动: seek_food
新生-9  : 位置(21,  1), 能量 58, 年龄 6, 适应度31.9, 行动: seek_food
新生-10 : 位置(10, 12), 能量 40, 年龄 5, 适应度9.0, 行动: seek_food
Gamma-1   : 位置(18,  6), 能量 21, 年龄 4, 适应度7.2, 行动: seek_food
新生-12 : 位置( 2,  8), 能量 33, 年龄 4, 适应度22.2, 行动: seek_food
Alpha-0   : 位置( 2,  8), 能量 21, 年龄 3, 适应度5.4, 行动: seek_food
新生-14 : 位置( 6,  5), 能量 38, 年龄 2, 适应度33.4, 行动: seek_food
Alpha-1   : 位置( 2,  7), 能量 29, 年龄 1, 适应度1.8, 行动: seek_food

📊 进化统计:
当前种群: 9 个个体
平均适应度: 18.81
最高适应度: 44.03
平均寿命: 5.1 天
总出生数: 15
总死亡数: 6
当前世代: 13
平均后代数: 0.44

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.970, 标准差=0.088
  vision_range        : 平均=4.556, 标准差=1.402
  food_efficiency     : 平均=1.305, 标准差=0.183
  move_cost           : 平均=0.817, 标准差=0.131

>>> 正在运行第 14 代 <<<

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第 14 代 | 种群大小: 9
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
Beta      : 位置(20,  9), 能量 31, 年龄14, 适应度45.7, 行动: seek_food
新生-8  : 位置(12, 10), 能量 20, 年龄 9, 适应度16.2, 行动: seek_food
新生-9  : 位置(22,  2), 能量 53, 年龄 7, 适应度33.1, 行动: seek_food
新生-10 : 位置(10, 13), 能量 47, 年龄 6, 适应度16.6, 行动: seek_food
Gamma-1   : 位置(18,  5), 能量 18, 年龄 5, 适应度9.0, 行动: seek_food
新生-12 : 位置( 1,  8), 能量 29, 年龄 5, 适应度24.0, 行动: seek_food
Alpha-0   : 位置( 1,  8), 能量 17, 年龄 4, 适应度7.2, 行动: seek_food
新生-14 : 位置( 7,  4), 能量 31, 年龄 3, 适应度31.0, 行动: seek_food
Alpha-1   : 位置( 1,  8), 能量 24, 年龄 2, 适应度3.6, 行动: seek_food

📊 进化统计:
当前种群: 9 个个体
平均适应度: 20.71
最高适应度: 45.70
平均寿命: 6.1 天
总出生数: 15
总死亡数: 6
当前世代: 14
平均后代数: 0.44

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.970, 标准差=0.088
  vision_range        : 平均=4.556, 标准差=1.402
  food_efficiency     : 平均=1.305, 标准差=0.183
  move_cost           : 平均=0.817, 标准差=0.131

>>> 正在运行第 15 代 <<<

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第 15 代 | 种群大小: 9
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|...........##............|
|.....W....L##............|
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
Beta      : 位置(21,  8), 能量 29, 年龄15, 适应度47.4, 行动: seek_food
新生-8  : 位置(11,  9), 能量 15, 年龄10, 适应度18.0, 行动: seek_food
新生-9  : 位置(23,  3), 能量 49, 年龄 8, 适应度34.4, 行动: seek_food
新生-10 : 位置(10, 13), 能量 44, 年龄 7, 适应度17.8, 行动: seek_food
💀 Gamma-1 死亡，享年6天，适应度: 10.8
新生-12 : 位置( 0,  8), 能量 40, 年龄 6, 适应度32.2, 行动: seek_food
Alpha-0   : 位置( 0,  8), 能量 16, 年龄 5, 适应度9.0, 行动: seek_food
新生-14 : 位置( 8,  4), 能量 42, 年龄 4, 适应度39.0, 行动: seek_food
Alpha-1   : 位置( 0,  8), 能量 20, 年龄 3, 适应度5.4, 行动: seek_food

📊 进化统计:
当前种群: 8 个个体
平均适应度: 25.39
最高适应度: 47.38
平均寿命: 7.2 天
总出生数: 15
总死亡数: 7
当前世代: 15
平均后代数: 0.50

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.971, 标准差=0.094
  vision_range        : 平均=4.500, 标准差=1.488
  food_efficiency     : 平均=1.284, 标准差=0.184
  move_cost           : 平均=0.809, 标准差=0.138

🤖 AI优化建议:
  - increase vision_range by 0.5
  - decrease move_cost by 0.05
  - increase food_efficiency by 0.1
  📝 解析建议: 'increase vision_range by 0.5'
  [已应用] 增加视野范围0.5单位
  📝 解析建议: 'decrease move_cost by 0.05'
  [已应用] 降低移动消耗0.05（绝对值）
  📝 解析建议: 'increase food_efficiency by 0.1'
  [已应用] 提高食物效率0.1（绝对值）
  ✅ 已应用 3 条AI优化建议到当前种群

>>> 正在运行第 16 代 <<<

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第 16 代 | 种群大小: 8
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
💀 Beta 死亡，享年16天，适应度: 49.0721421990743
💀 新生-8 死亡，享年11天，适应度: 19.8
新生-9  : 位置(24,  4), 能量 67, 年龄 9, 适应度42.1, 行动: seek_food
新生-10 : 位置(10, 13), 能量 42, 年龄 8, 适应度19.1, 行动: seek_food
新生-12 : 位置( 0,  9), 能量 37, 年龄 7, 适应度33.4, 行动: seek_food
Alpha-0   : 位置( 1,  9), 能量 11, 年龄 6, 适应度10.8, 行动: seek_food
💀 新生-14 死亡，享年5天，适应度: 38.2548703319778
Alpha-1   : 位置(24,  7), 能量 15, 年龄 4, 适应度7.2, 行动: seek_food
✨ 新生命从环境中诞生: 新生-16

📊 进化统计:
当前种群: 6 个个体
平均适应度: 18.77
最高适应度: 42.11
平均寿命: 5.7 天
总出生数: 16
总死亡数: 10
当前世代: 16
平均后代数: 0.33

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=1.007, 标准差=0.135
  vision_range        : 平均=4.583, 标准差=1.068
  food_efficiency     : 平均=1.305, 标准差=0.096
  move_cost           : 平均=0.790, 标准差=0.146

>>> 正在运行第 17 代 <<<

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第 17 代 | 种群大小: 6
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置(23,  3), 能量 63, 年龄10, 适应度43.4, 行动: seek_food
新生-10 : 位置( 9, 12), 能量 37, 年龄 9, 适应度20.6, 行动: seek_food
新生-12 : 位置( 0, 10), 能量 34, 年龄 8, 适应度34.7, 行动: seek_food
Alpha-0   : 位置( 2, 10), 能量  8, 年龄 7, 适应度12.6, 行动: seek_food
Alpha-1   : 位置(24,  8), 能量 13, 年龄 5, 适应度9.0, 行动: seek_food
新生-16 : 位置(12,  2), 能量 71, 年龄 1, 适应度1.8, 行动: explore
✨ 新生命从环境中诞生: 新生-17

📊 进化统计:
当前种群: 7 个个体
平均适应度: 17.44
最高适应度: 43.35
平均寿命: 5.7 天
总出生数: 17
总死亡数: 10
当前世代: 17
平均后代数: 0.29

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=1.003, 标准差=0.124
  vision_range        : 平均=4.357, 标准差=1.144
  food_efficiency     : 平均=1.281, 标准差=0.107
  move_cost           : 平均=0.835, 标准差=0.179

>>> 正在运行第 18 代 <<<

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第 18 代 | 种群大小: 7
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|......................##.|
|......................##.|
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|........................A|
|.........................|
|L.A##....................|
|...##............L.......|
|.........L.##............|
|.....W.....##............|
|.........................|
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置(22,  3), 能量 59, 年龄11, 适应度44.7, 行动: seek_food
新生-10 : 位置( 8, 13), 能量 32, 年龄10, 适应度22.1, 行动: seek_food
新生-12 : 位置(24,  9), 能量 29, 年龄 9, 适应度36.2, 行动: seek_food
💀 Alpha-0 死亡，享年8天，适应度: 14.4
Alpha-1   : 位置(24,  7), 能量 10, 年龄 6, 适应度10.8, 行动: seek_food
新生-16 : 位置(12,  2), 能量 68, 年龄 2, 适应度3.6, 行动: reproduce
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 94, 年龄 1, 适应度1.8, 行动: explore

📊 进化统计:
当前种群: 6 个个体
平均适应度: 19.86
最高适应度: 44.70
平均寿命: 6.5 天
总出生数: 17
总死亡数: 11
当前世代: 18
平均后代数: 0.33

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.995, 标准差=0.133
  vision_range        : 平均=4.083, 标准差=0.970
  food_efficiency     : 平均=1.281, 标准差=0.117
  move_cost           : 平均=0.866, 标准差=0.174

🤖 AI优化建议:
  - decrease metabolic rate by 10%
  - increase vision range by 0.5
  - increase food efficiency by 15%
  - decrease move cost by 0.1
  📝 解析建议: 'decrease metabolic rate by 10%'
  [已应用] 降低新陈代谢率10%
  📝 解析建议: 'increase vision range by 0.5'
  [已应用] 增加视野范围0.5单位
  📝 解析建议: 'increase food efficiency by 15%'
  [已应用] 提高食物效率15%
  📝 解析建议: 'decrease move cost by 0.1'
  [已应用] 降低移动消耗0.1（绝对值）
  ✅ 已应用 4 条AI优化建议到当前种群

>>> 正在运行第 19 代 <<<

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第 19 代 | 种群大小: 6
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置(23,  3), 能量 57, 年龄12, 适应度46.1, 行动: seek_food
新生-10 : 位置( 7, 13), 能量 29, 年龄11, 适应度23.7, 行动: seek_food
新生-12 : 位置(24, 10), 能量 28, 年龄10, 适应度37.7, 行动: seek_food
💀 Alpha-1 死亡，享年7天，适应度: 12.6
新生-16 : 位置(12,  2), 能量 66, 年龄 3, 适应度5.4, 行动: reproduce
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 93, 年龄 2, 适应度3.6, 行动: reproduce
✨ 新生命从环境中诞生: 新生-18

📊 进化统计:
当前种群: 6 个个体
平均适应度: 19.41
最高适应度: 46.12
平均寿命: 6.3 天
总出生数: 18
总死亡数: 12
当前世代: 19
平均后代数: 0.33

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.872, 标准差=0.122
  vision_range        : 平均=4.333, 标准差=1.402
  food_efficiency     : 平均=1.376, 标准差=0.230
  move_cost           : 平均=0.800, 标准差=0.169

>>> 正在运行第 20 代 <<<

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第 20 代 | 种群大小: 6
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置(23,  3), 能量 55, 年龄13, 适应度47.6, 行动: seek_food
新生-10 : 位置( 6, 13), 能量 26, 年龄12, 适应度25.3, 行动: seek_food
新生-12 : 位置(24, 11), 能量 27, 年龄11, 适应度39.3, 行动: seek_food
新生-16 : 位置(12,  2), 能量 64, 年龄 4, 适应度7.2, 行动: reproduce
🎉 新生-16 和 新生-18 繁殖了后代 新生-16-0
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 91, 年龄 3, 适应度5.4, 行动: reproduce
新生-18 : 位置( 7, 14), 能量 57, 年龄 1, 适应度16.8, 行动: explore

📊 进化统计:
当前种群: 7 个个体
平均适应度: 22.36
最高适应度: 47.60
平均寿命: 6.3 天
总出生数: 19
总死亡数: 12
当前世代: 20
平均后代数: 0.57

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.882, 标准差=0.114
  vision_range        : 平均=4.000, 标准差=1.555
  food_efficiency     : 平均=1.344, 标准差=0.226
  move_cost           : 平均=0.808, 标准差=0.156

>>> 正在运行第 21 代 <<<

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第 21 代 | 种群大小: 7
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置(24,  4), 能量 51, 年龄14, 适应度49.1, 行动: seek_food
新生-10 : 位置( 5, 13), 能量 32, 年龄13, 适应度30.3, 行动: seek_food
新生-12 : 位置( 0, 11), 能量 24, 年龄12, 适应度40.9, 行动: seek_food
新生-16 : 位置(11,  1), 能量 28, 年龄 5, 适应度24.0, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 89, 年龄 4, 适应度7.2, 行动: reproduce
新生-18 : 位置( 7, 14), 能量 56, 年龄 2, 适应度18.6, 行动: 未知
新生-16-0: 位置(11,  4), 能量 31, 年龄 1, 适应度1.8, 行动: seek_food
✨ 新生命从环境中诞生: 新生-20

📊 进化统计:
当前种群: 8 个个体
平均适应度: 21.49
最高适应度: 49.12
平均寿命: 6.4 天
总出生数: 20
总死亡数: 12
当前世代: 21
平均后代数: 0.50

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.883, 标准差=0.106
  vision_range        : 平均=4.000, 标准差=1.439
  food_efficiency     : 平均=1.330, 标准差=0.213
  move_cost           : 平均=0.811, 标准差=0.145

🤖 AI优化建议:
  - increase vision_range by 0.5 units
  - decrease move_cost by 0.05
  - increase food_efficiency by 0.1
  - decrease metabolic_rate by 0.05
  📝 解析建议: 'increase vision_range by 0.5 units'
  [已应用] 增加视野范围0.5单位
  📝 解析建议: 'decrease move_cost by 0.05'
  [已应用] 降低移动消耗0.05（绝对值）
  📝 解析建议: 'increase food_efficiency by 0.1'
  [已应用] 提高食物效率0.1（绝对值）
  📝 解析建议: 'decrease metabolic_rate by 0.05'
  [已应用] 降低新陈代谢率0.05（绝对值）
  ✅ 已应用 4 条AI优化建议到当前种群

>>> 正在运行第 22 代 <<<

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第 22 代 | 种群大小: 8
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置( 0,  3), 能量 48, 年龄15, 适应度50.7, 行动: seek_food
新生-10 : 位置( 4, 13), 能量 29, 年龄14, 适应度31.8, 行动: seek_food
💀 新生-12 死亡，享年13天，适应度: 42.529324713761
新生-16 : 位置(10,  0), 能量 45, 年龄 6, 适应度33.4, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 87, 年龄 5, 适应度9.0, 行动: reproduce
新生-18 : 位置( 7, 14), 能量 54, 年龄 3, 适应度20.4, 行动: 未知
新生-16-0: 位置(12,  4), 能量 28, 年龄 2, 适应度3.6, 行动: seek_food
新生-20 : 位置(17,  2), 能量 68, 年龄 1, 适应度1.8, 行动: patrol

📊 进化统计:
当前种群: 7 个个体
平均适应度: 21.54
最高适应度: 50.69
平均寿命: 6.6 天
总出生数: 20
总死亡数: 13
当前世代: 22
平均后代数: 0.43

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.848, 标准差=0.106
  vision_range        : 平均=4.286, 标准差=1.380
  food_efficiency     : 平均=1.396, 标准差=0.203
  move_cost           : 平均=0.775, 标准差=0.150

>>> 正在运行第 23 代 <<<

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第 23 代 | 种群大小: 7
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置( 1,  2), 能量 44, 年龄16, 适应度52.3, 行动: seek_food
新生-10 : 位置( 4, 12), 能量 28, 年龄15, 适应度33.4, 行动: seek_food
新生-16 : 位置( 9,  0), 能量 41, 年龄 7, 适应度34.6, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 86, 年龄 6, 适应度10.8, 行动: reproduce
新生-18 : 位置( 7, 14), 能量 53, 年龄 4, 适应度22.2, 行动: reproduce
新生-16-0: 位置(11,  4), 能量 24, 年龄 3, 适应度5.4, 行动: seek_food
新生-20 : 位置(17,  2), 能量 67, 年龄 2, 适应度3.6, 行动: reproduce

📊 进化统计:
当前种群: 7 个个体
平均适应度: 23.19
最高适应度: 52.28
平均寿命: 7.6 天
总出生数: 20
总死亡数: 13
当前世代: 23
平均后代数: 0.43

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.848, 标准差=0.106
  vision_range        : 平均=4.286, 标准差=1.380
  food_efficiency     : 平均=1.396, 标准差=0.203
  move_cost           : 平均=0.775, 标准差=0.150

>>> 正在运行第 24 代 <<<

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第 24 代 | 种群大小: 7
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置( 2,  3), 能量 40, 年龄17, 适应度53.9, 行动: seek_food
新生-10 : 位置( 4, 12), 能量 27, 年龄16, 适应度35.0, 行动: seek_food
新生-16 : 位置( 8,  0), 能量 56, 年龄 8, 适应度41.9, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 84, 年龄 7, 适应度12.6, 行动: 未知
新生-18 : 位置( 7, 14), 能量 51, 年龄 5, 适应度24.0, 行动: reproduce
新生-16-0: 位置(11,  3), 能量 21, 年龄 4, 适应度7.2, 行动: seek_food
新生-20 : 位置(17,  2), 能量 65, 年龄 3, 适应度5.4, 行动: reproduce

📊 进化统计:
当前种群: 7 个个体
平均适应度: 25.71
最高适应度: 53.89
平均寿命: 8.6 天
总出生数: 20
总死亡数: 13
当前世代: 24
平均后代数: 0.43

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.848, 标准差=0.106
  vision_range        : 平均=4.286, 标准差=1.380
  food_efficiency     : 平均=1.396, 标准差=0.203
  move_cost           : 平均=0.775, 标准差=0.150

🤖 AI优化建议:
  - increase vision_range by 0.5 units
  - decrease move_cost by 0.1
  - increase food_efficiency by 0.2
  - decrease metabolic_rate by 0.05
  📝 解析建议: 'increase vision_range by 0.5 units'
  [已应用] 增加视野范围0.5单位
  📝 解析建议: 'decrease move_cost by 0.1'
  [已应用] 降低移动消耗0.1（绝对值）
  📝 解析建议: 'increase food_efficiency by 0.2'
  [已应用] 提高食物效率0.2（绝对值）
  📝 解析建议: 'decrease metabolic_rate by 0.05'
  [已应用] 降低新陈代谢率0.05（绝对值）
  ✅ 已应用 4 条AI优化建议到当前种群

>>> 正在运行第 25 代 <<<

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第 25 代 | 种群大小: 7
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置( 3,  2), 能量 37, 年龄18, 适应度55.5, 行动: seek_food
💀 新生-10 死亡，享年17天，适应度: 36.6136003901434
新生-16 : 位置( 8,  1), 能量 52, 年龄 9, 适应度43.0, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 83, 年龄 8, 适应度14.4, 行动: reproduce
新生-18 : 位置( 7, 14), 能量 50, 年龄 6, 适应度25.8, 行动: 未知
新生-16-0: 位置(10,  4), 能量 18, 年龄 5, 适应度9.0, 行动: seek_food
新生-20 : 位置(17,  2), 能量 63, 年龄 4, 适应度7.2, 行动: 未知
✨ 新生命从环境中诞生: 新生-21

📊 进化统计:
当前种群: 7 个个体
平均适应度: 22.13
最高适应度: 55.53
平均寿命: 7.1 天
总出生数: 21
总死亡数: 14
当前世代: 25
平均后代数: 0.43

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.846, 标准差=0.184
  vision_range        : 平均=4.143, 标准差=1.492
  food_efficiency     : 平均=1.478, 标准差=0.199
  move_cost           : 平均=0.741, 标准差=0.158

>>> 正在运行第 26 代 <<<

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第 26 代 | 种群大小: 7
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置( 4,  1), 能量 34, 年龄19, 适应度57.2, 行动: seek_food
新生-16 : 位置( 9,  0), 能量 47, 年龄10, 适应度44.2, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 81, 年龄 9, 适应度16.2, 行动: reproduce
新生-18 : 位置( 7, 14), 能量 48, 年龄 7, 适应度27.6, 行动: 未知
🎉 新生-18 和 新生-21 繁殖了后代 新生-18-1
新生-16-0: 位置( 9,  3), 能量 14, 年龄 6, 适应度10.8, 行动: seek_food
新生-20 : 位置(17,  2), 能量 79, 年龄 5, 适应度16.5, 行动: seek_food
新生-21 : 位置( 4,  8), 能量 40, 年龄 1, 适应度16.8, 行动: explore

📊 进化统计:
当前种群: 8 个个体
平均适应度: 25.54
最高适应度: 57.18
平均寿命: 7.1 天
总出生数: 22
总死亡数: 14
当前世代: 26
平均后代数: 0.62

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.829, 标准差=0.178
  vision_range        : 平均=3.875, 标准差=1.575
  food_efficiency     : 平均=1.437, 标准差=0.218
  move_cost           : 平均=0.752, 标准差=0.150

>>> 正在运行第 27 代 <<<

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第 27 代 | 种群大小: 8
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-9  : 位置( 5,  0), 能量 46, 年龄20, 适应度62.4, 行动: seek_food
新生-16 : 位置( 8,  0), 能量 44, 年龄11, 适应度45.6, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 79, 年龄10, 适应度18.0, 行动: reproduce
💀 新生-18 死亡，享年8天，适应度: 44.4
新生-16-0: 位置( 9,  3), 能量 12, 年龄 7, 适应度12.6, 行动: seek_food
新生-20 : 位置(17,  2), 能量 77, 年龄 6, 适应度17.5, 行动: reproduce
新生-21 : 位置( 3,  9), 能量 34, 年龄 2, 适应度18.6, 行动: seek_food
新生-18-1: 位置( 4, 13), 能量 30, 年龄 1, 适应度1.8, 行动: seek_food
✨ 新生命从环境中诞生: 新生-23

📊 进化统计:
当前种群: 8 个个体
平均适应度: 22.05
最高适应度: 62.37
平均寿命: 7.1 天
总出生数: 23
总死亡数: 15
当前世代: 27
平均后代数: 0.38

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.829, 标准差=0.177
  vision_range        : 平均=3.750, 标准差=1.690
  food_efficiency     : 平均=1.431, 标准差=0.223
  move_cost           : 平均=0.775, 标准差=0.156

🤖 AI优化建议:
  - increase vision_range by 0.5
  - decrease move_cost by 0.1
  - increase food_efficiency by 0.2
  📝 解析建议: 'increase vision_range by 0.5'
  [已应用] 增加视野范围0.5单位
  📝 解析建议: 'decrease move_cost by 0.1'
  [已应用] 降低移动消耗0.1（绝对值）
  📝 解析建议: 'increase food_efficiency by 0.2'
  [已应用] 提高食物效率0.2（绝对值）
  ✅ 已应用 3 条AI优化建议到当前种群

>>> 正在运行第 28 代 <<<

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第 28 代 | 种群大小: 8
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
💀 新生-9 死亡，享年21天，适应度: 63.9954774335106
新生-16 : 位置( 7, 14), 能量 39, 年龄12, 适应度47.0, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 78, 年龄11, 适应度19.8, 行动: reproduce
新生-16-0: 位置( 8,  4), 能量  8, 年龄 8, 适应度14.4, 行动: seek_food
新生-20 : 位置(17,  2), 能量 75, 年龄 7, 适应度18.7, 行动: reproduce
🎉 新生-20 和 新生-23 繁殖了后代 新生-20-0
新生-21 : 位置( 4,  9), 能量 30, 年龄 3, 适应度20.4, 行动: seek_food
新生-18-1: 位置( 4, 14), 能量 27, 年龄 2, 适应度3.6, 行动: seek_food
新生-23 : 位置(18,  0), 能量 34, 年龄 1, 适应度16.8, 行动: seek_food
✨ 新生命从环境中诞生: 新生-25

📊 进化统计:
当前种群: 9 个个体
平均适应度: 17.30
最高适应度: 46.99
平均寿命: 4.9 天
总出生数: 25
总死亡数: 16
当前世代: 28
平均后代数: 0.44

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.842, 标准差=0.158
  vision_range        : 平均=3.944, 标准差=1.333
  food_efficiency     : 平均=1.506, 标准差=0.183
  move_cost           : 平均=0.737, 标准差=0.090

>>> 正在运行第 29 代 <<<

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第 29 代 | 种群大小: 9
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-16 : 位置( 8, 13), 能量 34, 年龄13, 适应度48.5, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(17, 10), 能量 76, 年龄12, 适应度21.6, 行动: reproduce
🎉 新生-17 和 新生-25 繁殖了后代 新生-17-0
💀 新生-16-0 死亡，享年9天，适应度: 16.2
新生-20 : 位置(18,  1), 能量 41, 年龄 8, 适应度35.1, 行动: seek_food
新生-21 : 位置( 4,  8), 能量 28, 年龄 4, 适应度22.2, 行动: seek_food
新生-18-1: 位置( 5,  0), 能量 23, 年龄 3, 适应度5.4, 行动: seek_food
新生-23 : 位置(19,  0), 能量 43, 年龄 2, 适应度33.0, 行动: seek_food
新生-20-0: 位置(17,  1), 能量 30, 年龄 1, 适应度1.8, 行动: seek_food
新生-25 : 位置(17,  8), 能量 62, 年龄 1, 适应度16.8, 行动: explore

📊 进化统计:
当前种群: 9 个个体
平均适应度: 22.15
最高适应度: 48.47
平均寿命: 4.9 天
总出生数: 26
总死亡数: 17
当前世代: 29
平均后代数: 0.67

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.846, 标准差=0.159
  vision_range        : 平均=4.000, 标准差=1.323
  food_efficiency     : 平均=1.486, 标准差=0.175
  move_cost           : 平均=0.758, 标准差=0.078

>>> 正在运行第 30 代 <<<

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第 30 代 | 种群大小: 9
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图例: A/B/C=生命体, F=食物, W=水, #=障碍物, .=空地
新生-16 : 位置( 9, 12), 能量 29, 年龄14, 适应度50.0, 行动: seek_food
新生-17 : 位置(16,  9), 能量 42, 年龄13, 适应度38.4, 行动: seek_food
🎉 新生-17 和 新生-25 繁殖了后代 新生-17-1
新生-20 : 位置(18,  2), 能量 39, 年龄 9, 适应度36.5, 行动: seek_food
新生-21 : 位置( 5,  9), 能量 22, 年龄 5, 适应度24.0, 行动: seek_food
新生-18-1: 位置( 5,  0), 能量 23, 年龄 4, 适应度7.2, 行动: seek_food
新生-23 : 位置(19, 14), 能量 40, 年龄 3, 适应度30.7, 行动: seek_food
新生-20-0: 位置(18,  1), 能量 29, 年龄 2, 适应度3.6, 行动: seek_food
新生-25 : 位置(16,  8), 能量 28, 年龄 2, 适应度33.6, 行动: seek_food
新生-17-0: 位置(14, 10), 能量 30, 年龄 1, 适应度1.8, 行动: seek_food

📊 进化统计:
当前种群: 10 个个体
平均适应度: 24.08
最高适应度: 53.40
平均寿命: 5.3 天
总出生数: 27
总死亡数: 17
当前世代: 30
平均后代数: 0.80

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.839, 标准差=0.151
  vision_range        : 平均=4.000, 标准差=1.247
  food_efficiency     : 平均=1.484, 标准差=0.165
  move_cost           : 平均=0.763, 标准差=0.075

🤖 AI优化建议:
  - increase vision_range by 0.5 units
  - decrease move_cost by 0.1
  - increase food_efficiency by 0.2
  - increase metabolic_rate by 0.05
  📝 解析建议: 'increase vision_range by 0.5 units'
  [已应用] 增加视野范围0.5单位
  📝 解析建议: 'decrease move_cost by 0.1'
  [已应用] 降低移动消耗0.1（绝对值）
  📝 解析建议: 'increase food_efficiency by 0.2'
  [已应用] 提高食物效率0.2（绝对值）
  📝 解析建议: 'increase metabolic_rate by 0.05'
  [已应用] 提高新陈代谢率0.05（绝对值）
  ✅ 已应用 4 条AI优化建议到当前种群

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🏁 模拟结束 - 最终报告
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📊 进化统计:
当前种群: 10 个个体
平均适应度: 24.08
最高适应度: 53.40
平均寿命: 5.3 天
总出生数: 27
总死亡数: 17
当前世代: 30
平均后代数: 0.80

🧬 基因多样性统计:
  metabolic_rate      : 平均=0.889, 标准差=0.151
  vision_range        : 平均=4.450, 标准差=1.165
  food_efficiency     : 平均=1.624, 标准差=0.088
  move_cost           : 平均=0.663, 标准差=0.075

🏆 最适应的个体:
1. 新生-17 : 适应度53.4, 年龄13, 能量 12, 后代 2, 基因: 基因组: aggression=0.14, curiosity=0.55, food_efficiency=1.70, hunger_threshold=63.00, metabolic_rate=0.83, move_cost=0.66, reproduce_threshold=44.00, rest_threshold=36.00, sociality=0.41, speed=0.96, vision_range=5.50, water_efficiency=1.07
2. 新生-16 : 适应度50.0, 年龄14, 能量 29, 后代 1, 基因: 基因组: aggression=0.69, curiosity=0.69, food_efficiency=1.70, hunger_threshold=61.00, metabolic_rate=1.02, move_cost=0.62, reproduce_threshold=48.00, rest_threshold=38.00, sociality=0.77, speed=1.08, vision_range=6.00, water_efficiency=1.28
3. 新生-20 : 适应度36.5, 年龄 9, 能量 39, 后代 1, 基因: 基因组: aggression=0.02, curiosity=0.07, food_efficiency=1.70, hunger_threshold=63.00, metabolic_rate=0.84, move_cost=0.48, reproduce_threshold=41.00, rest_threshold=44.00, sociality=0.26, speed=1.07, vision_range=6.00, water_efficiency=1.20
4. 新生-25 : 适应度33.6, 年龄 2, 能量 28, 后代 2, 基因: 基因组: aggression=0.40, curiosity=0.47, food_efficiency=1.43, hunger_threshold=43.00, metabolic_rate=0.93, move_cost=0.70, reproduce_threshold=36.00, rest_threshold=47.00, sociality=0.01, speed=0.85, vision_range=4.50, water_efficiency=1.00
5. 新生-23 : 适应度30.7, 年龄 3, 能量 40, 后代 1, 基因: 基因组: aggression=0.29, curiosity=0.87, food_efficiency=1.64, hunger_threshold=43.00, metabolic_rate=0.76, move_cost=0.69, reproduce_threshold=45.00, rest_threshold=34.00, sociality=0.23, speed=1.19, vision_range=3.00, water_efficiency=1.02

📈 适应度进化趋势:
  第26代:  25.54 ████████
  第27代:  22.05 ███████
  第28代:  17.30 █████
  第29代:  22.15 ███████
  第30代:  24.08 ████████

感谢使用进化模拟器！