Python模拟自然选择：适者生存的达尔文法则

"自然选择(Python模拟).pdf 是一个基于Python的模拟程序，用于演示达尔文的自然选择理论。这个程序由爱好者改进自美国密歇根大学教授的初代版本，增加了新功能并修复了原有代码错误。通过模拟生物间的竞争和适者生存，展示自然选择的过程。" 在Python代码中，`Island` 类被用来创建一个岛屿模型，其中包含两种生物：猎物（prey）和捕食者（predator）。`Island` 类有两个主要的方法：`__init__` 和 `__str__`。 `__init__` 方法初始化岛屿，接受参数 `n` 表示岛屿的大小（n x n 的网格），`preyCnt` 和 `predatorCnt` 分别指定了初始猎物和捕食者的数量，`advanced_predator_init` 指定高级捕食者的初始数量。在这个方法中，一个二维列表 `self.grid` 被创建，用于存储每个单元格的状态，0 表示空格。然后，`initAnimals` 方法被调用来在岛屿上随机放置指定数量的猎物和捕食者。 `__str__` 方法用于打印岛屿的当前状态，它从左上角开始，按行反向遍历整个网格。如果某个单元格为空（值为0），则打印一个点（'.') 表示。这种方法允许用户通过打印输出观察模拟的进程。 模拟的运行过程可能包括以下几个阶段： 1. **初始化**：根据给定的参数，随机在岛屿上分布猎物和捕食者。 2. **生命循环**：每一轮模拟，生物可能会进行以下操作： - 繁殖：符合条件的生物有机会繁殖，产生后代。 - 死亡：生物可能因年龄、饥饿或其他原因死亡。 - 进食：捕食者寻找并捕食猎物，猎物可能被捕食。 3. **自然选择**：更适应环境的生物更有可能生存下来并繁殖后代，而不适应的生物则逐渐减少。 4. **迭代**：模拟会持续多轮，直到达到预设的停止条件，例如特定的代数或生物种群平衡。 通过这种模拟，我们可以观察到生物群体随着时间的推移如何发生变化，验证达尔文的适者生存理论。此外，由于代码已经开源，用户可以根据自己的需求修改和扩展，例如添加新的生物行为、环境因素或优化算法，以更精确地模拟复杂的生态现象。