package main
import (
"math"
"math/rand"
"github.com/ryomak/p5go"
)
const (
canvasWidth = 400
canvasHeight = 400
frameRate = 30
maxCells = 30 // 細胞の最大数
minRadius = 5 // 細胞がこれ以下になったらリセットする
maxSize = 50.0 // 成長フェーズの上限サイズ。これ以上になると縮小フェーズに移行
// 個体ごとのパラメータの設定範囲
divisionThresholdMin = 2.0 // 分裂閾値の下限（秒）
divisionThresholdMax = 4.0 // 分裂閾値の上限（秒）
growthRateMin = 2.0 // 成長速度の下限
growthRateMax = 3.0 // 成長速度の上限
shrinkRateMin = 2.0 // 縮小速度の下限
shrinkRateMax = 3.0 // 縮小速度の上限
speedFactorMin = 2.0 // 移動速度係数の下限
speedFactorMax = 4.0 // 移動速度係数の上限
// 細胞間相互作用のパラメータ
repulsionConstant = 0.5 // 近すぎる場合の反発力
attractionConstant = 0.5 // わずかな引力（重力的な効果として強めに設定）
)
// Cell は細胞の状態を表します。
type Cell struct {
x, y float64 // 位置（中心）
r float64 // 半径
age float64 // 経過時間（秒）
divisionThreshold float64 // 分裂までの時間（秒）
vx, vy float64 // 速度
color [3]uint8 // 細胞の色
isShrinking bool // false: 成長フェーズ, true: 縮小フェーズ
growthRate float64 // 個体ごとの成長速度
shrinkRate float64 // 個体ごとの縮小速度
speedFactor float64 // 個体ごとの移動速度係数
}
// mutateColor は、与えられた色に±20のランダムな変動を加えた色を返します。
func mutateColor(c [3]uint8) [3]uint8 {
delta := 20
r := int(c[0]) + rand.Intn(delta*2+1) - delta
g := int(c[1]) + rand.Intn(delta*2+1) - delta
b := int(c[2]) + rand.Intn(delta*2+1) - delta
if r < 0 {
r = 0
} else if r > 255 {
r = 255
}
if g < 0 {
g = 0
} else if g > 255 {
g = 255
}
if b < 0 {
b = 0
} else if b > 255 {
b = 255
}
return [3]uint8{uint8(r), uint8(g), uint8(b)}
}
// Update は、dt秒分だけセルの状態を更新します。
// 分裂・縮小・成長・移動などを処理し、必要ならシミュレーション全体に新たな細胞を追加します。
func (c *Cell) Update(dt float64, sim *Simulation) {
// 年齢更新
c.age += dt
// 成長フェーズか縮小フェーズかで、半径の更新方法を切り替え
if !c.isShrinking {
c.r += c.growthRate * dt
} else {
c.r -= c.shrinkRate * dt
}
// 位置更新（速度に個体ごとの speedFactor をかける）
c.x += c.vx * dt * c.speedFactor
c.y += c.vy * dt * c.speedFactor
// 画面端で反射
if c.x < c.r {
c.x = c.r
c.vx = -c.vx
} else if c.x > canvasWidth-c.r {
c.x = canvasWidth - c.r
c.vx = -c.vx
}
if c.y < c.r {
c.y = c.r
c.vy = -c.vy
} else if c.y > canvasHeight-c.r {
c.y = canvasHeight - c.r
c.vy = -c.vy
}
// 成長フェーズ中で、最大サイズに達したら縮小フェーズへ
if !c.isShrinking && c.r >= maxSize {
c.isShrinking = true
}
// 分裂イベント：年齢が閾値を超え、かつ全体細胞数が maxCells 未満なら分裂
if c.age >= c.divisionThreshold && len(sim.cells) < maxCells {
// 分裂時、元の細胞はリセット（半径70%に縮小、年齢リセット、成長フェーズに戻す）
c.age = 0
c.r *= 0.7
c.divisionThreshold = randomInRange(divisionThresholdMin, divisionThresholdMax)
c.isShrinking = false
// 新たな細胞を元の細胞の近傍に生成
newCell := Cell{
x: c.x + (rand.Float64()*2-1)*c.r,
y: c.y + (rand.Float64()*2-1)*c.r,
r: c.r,
age: 0,
divisionThreshold: randomInRange(divisionThresholdMin, divisionThresholdMax),
vx: (rand.Float64()*2 - 1) * 40,
vy: (rand.Float64()*2 - 1) * 40,
color: mutateColor(c.color),
isShrinking: false,
growthRate: randomInRange(growthRateMin, growthRateMax),
shrinkRate: randomInRange(shrinkRateMin, shrinkRateMax),
speedFactor: randomInRange(speedFactorMin, speedFactorMax),
}
sim.cells = append(sim.cells, newCell)
}
// もし縮小フェーズ中で半径が minRadius 以下になったら、リセットして再び成長フェーズに戻す
if c.isShrinking && c.r < minRadius {
c.r = 20
c.age = 0
c.isShrinking = false
c.divisionThreshold = randomInRange(divisionThresholdMin, divisionThresholdMax)
c.vx = (rand.Float64()*2 - 1) * 40
c.vy = (rand.Float64()*2 - 1) * 40
c.growthRate = randomInRange(growthRateMin, growthRateMax)
c.shrinkRate = randomInRange(shrinkRateMin, shrinkRateMax)
c.speedFactor = randomInRange(speedFactorMin, speedFactorMax)
// 色はそのまま
}
}
// Simulation はシミュレーション全体の状態を管理します。
type Simulation struct {
cells []Cell
}
// NewSimulation は、中央に1個の初期細胞を配置して Simulation を生成します。
func NewSimulation() *Simulation {
sim := &Simulation{
cells: make([]Cell, 0),
}
initialCell := Cell{
x: canvasWidth / 2,
y: canvasHeight / 2,
r: 20,
age: 0,
divisionThreshold: randomInRange(divisionThresholdMin, divisionThresholdMax),
vx: (rand.Float64()*2 - 1) * 40,
vy: (rand.Float64()*2 - 1) * 40,
color: [3]uint8{uint8(rand.Intn(256)), uint8(rand.Intn(256)), uint8(rand.Intn(256))},
isShrinking: false,
growthRate: randomInRange(growthRateMin, growthRateMax),
shrinkRate: randomInRange(shrinkRateMin, shrinkRateMax),
speedFactor: randomInRange(speedFactorMin, speedFactorMax),
}
sim.cells = append(sim.cells, initialCell)
return sim
}
// Update は、dt秒分だけシミュレーション全体の状態を更新します。
// まず、細胞間の相互作用（反発・引力）を計算し、各細胞の速度に反映した後、各細胞の Update を呼び出します。
func (sim *Simulation) Update(dt float64) {
n := len(sim.cells)
// 1. 細胞間相互作用の力計算
type force struct {
fx, fy float64
}
forces := make([]force, n)
for i := 0; i < n; i++ {
forces[i] = force{0, 0}
}
for i := 0; i < n; i++ {
for j := i + 1; j < n; j++ {
dx := sim.cells[i].x - sim.cells[j].x
dy := sim.cells[i].y - sim.cells[j].y
d := math.Hypot(dx, dy)
if d < 0.001 {
continue
}
desired := sim.cells[i].r + sim.cells[j].r
if d < desired { // 重なっているなら反発
overlap := (desired - d)
f := overlap * repulsionConstant
fx := (dx / d) * f
fy := (dy / d) * f
forces[i].fx += fx
forces[i].fy += fy
forces[j].fx -= fx
forces[j].fy -= fy
} else if d < desired*2 { // わずかに離れているなら引力
f := (d - desired) * attractionConstant
fx := (dx / d) * f
fy := (dy / d) * f
forces[i].fx -= fx
forces[i].fy -= fy
forces[j].fx += fx
forces[j].fy += fy
}
}
}
for i := 0; i < n; i++ {
sim.cells[i].vx += forces[i].fx * dt
sim.cells[i].vy += forces[i].fy * dt
}
// 2. 各細胞の Update を呼び出す
for i := 0; i < n; i++ {
sim.cells[i].Update(dt, sim)
}
}
// Draw は、各細胞をキャンバスに描画します。
func (sim *Simulation) Draw(p *p5go.Canvas) {
for _, cell := range sim.cells {
p.Fill(float64(cell.color[0]), float64(cell.color[1]), float64(cell.color[2]), 200)
p.NoStroke()
p.Ellipse(cell.x, cell.y, cell.r*2, cell.r*2)
}
}
// randomInRange は、min以上max未満のランダムな値を返します。
func randomInRange(min, max float64) float64 {
return min + rand.Float64()*(max-min)
}
func main() {
sim := NewSimulation()
p5go.Run("#canvas-detail",
p5go.Setup(func(p *p5go.Canvas) {
p.CreateCanvas(canvasWidth, canvasHeight)
p.FrameRate(frameRate)
}),
p5go.Draw(func(p *p5go.Canvas) {
dt := 1.0 / float64(frameRate)
sim.Update(dt)
p.Background(0)
sim.Draw(p)
}),
)
select {}
}
