# quanta_sim_v5_nonlinear_simple.py import neat import numpy as np import os import logging import pickle import random import math import datetime import itertools import traceback # Hata ayıklama için # --- Loglama Ayarları --- log_filename = f"quanta_log_v5_nonsimple_{datetime.datetime.now():%Y%m%d_%H%M%S}.log" logging.basicConfig( level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - [%(filename)s:%(lineno)d] - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler(log_filename), logging.StreamHandler() ] ) logger = logging.getLogger(__name__) logger.info("="*70) logger.info("Quanta Simülatörü Başlatılıyor (Sürüm 5 - Non-Linear Hedefler + Basitlik)") logger.info(f"Başlangıç Zamanı: {datetime.datetime.now()}") logger.info("="*70) # --- Simülasyon Parametreleri --- NUM_TEST_VALUES_PER_AXIS = 4 # Değerlendirme için ızgara boyutu (4x4=16 nokta) NUM_TRIALS_PER_PAIR = 30 # Her girdi çifti için deneme sayısı MAX_GENERATIONS = 300 # Zor problem için artırılmış nesil sayısı # Fitness fonksiyonundaki hata ağırlıkları W_PA0 = 1.0 W_PB0 = 1.0 W_CORR = 1.5 # Korelasyon genellikle daha zordur TOTAL_WEIGHT = W_PA0 + W_PB0 + W_CORR # Karmaşıklık Cezası Ağırlıkları (Deneme yanılma ile ayarlanabilir!) COMPLEXITY_PENALTY_WEIGHT_NODE = 0.001 COMPLEXITY_PENALTY_WEIGHT_CONN = 0.0005 num_test_points = NUM_TEST_VALUES_PER_AXIS ** 2 total_trials_per_genome = num_test_points * NUM_TRIALS_PER_PAIR logger.info(f"Eksen Başına Test Değeri: {NUM_TEST_VALUES_PER_AXIS} ({num_test_points} test noktası)") logger.info(f"Girdi Çifti Başına Deneme: {NUM_TRIALS_PER_PAIR} (Toplam {total_trials_per_genome} deneme/genom)") logger.info(f"Maksimum Nesil: {MAX_GENERATIONS}") logger.info(f"Fitness Hata Ağırlıkları: P(A0)={W_PA0:.1f}, P(B0)={W_PB0:.1f}, Corr={W_CORR:.1f}") logger.info(f"Karmaşıklık Ceza Ağırlıkları: Düğüm={COMPLEXITY_PENALTY_WEIGHT_NODE}, Bağlantı={COMPLEXITY_PENALTY_WEIGHT_CONN}") # --- Doğrusal Olmayan Hedef Fonksiyonları --- def target_PA0(x1, x2): # P(A=0) hedefi (0.1 ile 0.9 arasında salınır) return 0.5 + 0.4 * math.sin(math.pi * x1) def target_PB0(x1, x2): # P(B=0) hedefi (0.1 ile 0.9 arasında salınır) return 0.5 + 0.4 * math.cos(math.pi * x2) def target_Corr(x1, x2): # Hedef Korelasyon (0 ile -0.8 arasında salınır) return -0.8 * math.sin(math.pi * x1 * x2) logger.info(f"Hedef P(A=0|x1,x2) = 0.5 + 0.4*sin(pi*x1)") logger.info(f"Hedef P(B=0|x1,x2) = 0.5 + 0.4*cos(pi*x2)") logger.info(f"Hedef Corr(A,B|x1,x2) = -0.8*sin(pi*x1*x2)") # --- Korelasyon Hesaplama Yardımcı Fonksiyonu --- def calculate_correlation(pA0, pB0, pA0B0, epsilon=1e-9): pA1 = 1.0 - pA0 pB1 = 1.0 - pB0 covariance = pA0B0 - pA0 * pB0 varA = pA0 * pA1 varB = pB0 * pB1 denominator = math.sqrt((varA + epsilon) * (varB + epsilon)) if denominator < epsilon: return 0.0 correlation = covariance / denominator return max(-1.0, min(1.0, correlation)) # --- NEAT Fitness Fonksiyonu --- def eval_genomes(genomes, config): axis_values = np.linspace(0.0, 1.0, NUM_TEST_VALUES_PER_AXIS) test_input_pairs = list(itertools.product(axis_values, repeat=2)) for genome_id, genome in genomes: genome.fitness = 0.0 # Başlangıç fitness try: net = neat.nn.FeedForwardNetwork.create(genome, config) except Exception as e: logger.error(f"Genome {genome_id} ağ oluşturma hatası: {e}") genome.fitness = -30.0 continue total_weighted_error_sum = 0.0 # Performans Değerlendirme for input_pair in test_input_pairs: x1, x2 = input_pair targ_pA0 = target_PA0(x1, x2) targ_pB0 = target_PB0(x1, x2) targ_corr = target_Corr(x1, x2) count_A0, count_B0, count_A0B0 = 0, 0, 0 for _ in range(NUM_TRIALS_PER_PAIR): try: output1, output2 = net.activate(input_pair) res_A = 0 if output1 < 0.5 else 1 res_B = 0 if output2 < 0.5 else 1 if res_A == 0: count_A0 += 1 if res_B == 0: count_B0 += 1 if res_A == 0 and res_B == 0: count_A0B0 += 1 except Exception as e: # Aktivasyon hatalarını loglamak çok fazla çıktı üretebilir pass # Gözlemlenen değerler if NUM_TRIALS_PER_PAIR > 0: obs_pA0 = count_A0 / NUM_TRIALS_PER_PAIR obs_pB0 = count_B0 / NUM_TRIALS_PER_PAIR obs_pA0B0 = count_A0B0 / NUM_TRIALS_PER_PAIR else: obs_pA0, obs_pB0, obs_pA0B0 = 0.5, 0.5, 0.25 obs_corr = calculate_correlation(obs_pA0, obs_pB0, obs_pA0B0) # Hatalar error_pA0 = (obs_pA0 - targ_pA0) ** 2 error_pB0 = (obs_pB0 - targ_pB0) ** 2 error_corr = (obs_corr - targ_corr) ** 2 weighted_error = (W_PA0 * error_pA0 + W_PB0 * error_pB0 + W_CORR * error_corr) / TOTAL_WEIGHT total_weighted_error_sum += weighted_error # Temel fitness average_weighted_error = total_weighted_error_sum / len(test_input_pairs) base_fitness = max(0.0, 1.0 - math.sqrt(average_weighted_error)) # Karmaşıklık Cezası num_nodes = len(genome.nodes) num_connections = len(genome.connections) complexity_penalty = (COMPLEXITY_PENALTY_WEIGHT_NODE * num_nodes + COMPLEXITY_PENALTY_WEIGHT_CONN * num_connections) # Final fitness final_fitness = max(0.0, base_fitness - complexity_penalty) genome.fitness = final_fitness # --- NEAT Çalıştırma Fonksiyonu --- def run_neat(config_file): logger.info(f"NEAT yapılandırması yükleniyor: {config_file}") config = None # Önce None olarak tanımla try: config = neat.Config(neat.DefaultGenome, neat.DefaultReproduction, neat.DefaultSpeciesSet, neat.DefaultStagnation, config_file) logger.info(f"Yapılandırma: Giriş={config.genome_config.num_inputs}, Çıkış={config.genome_config.num_outputs}, Pop={config.pop_size}, Eşik={config.fitness_threshold}") except Exception as e: logger.critical(f"Yapılandırma dosyası yüklenemedi: {config_file} - Hata: {e}") return None logger.info("Yeni popülasyon oluşturuluyor...") p = neat.Population(config) # Raporlayıcılar p.add_reporter(neat.StdOutReporter(True)) checkpoint_prefix = 'neat-checkpoint-v5-' # Checkpointer her 25 nesilde bir kaydetsin p.add_reporter(neat.Checkpointer(25, filename_prefix=checkpoint_prefix)) logger.info(f"Checkpoint dosyaları '{checkpoint_prefix}*' olarak kaydedilecek.") logger.info(f"Evrim başlıyor (Maksimum {MAX_GENERATIONS} nesil)...") winner = None # Önce None olarak tanımla try: winner = p.run(eval_genomes, MAX_GENERATIONS) logger.info(' ' + "="*30 + " Evrim Tamamlandı " + "="*30) except Exception as e: logger.critical(f"Evrim sırasında kritik bir hata oluştu: {e}") logger.error(traceback.format_exc()) # Tam hata izini logla # Hata durumunda bile popülasyonun en iyisini almayı deneyebiliriz (checkpoint yoksa) if not winner and p and p.best_genome: logger.warning("Evrim hata ile durdu, bulunan son en iyi genom kullanılıyor.") winner = p.best_genome # return None # Hata durumunda çıkmak yerine devam etmeyi deneyelim # En iyi genomu işle (hata olsa bile 'winner' dolu olabilir) if winner: logger.info(f'En iyi genom bulundu/kullanıldı (Final Fitness: {winner.fitness:.6f}):') num_nodes = len(winner.nodes) num_connections = len(winner.connections) logger.info(f'Kazanan Karmaşıklığı: {num_nodes} Düğüm, {num_connections} Bağlantı') # En iyi genomu kaydet winner_filename = "winner_genome_v5.pkl" try: with open(winner_filename, 'wb') as f: pickle.dump(winner, f) logger.info(f"En iyi genom '{winner_filename}' dosyasına başarıyla kaydedildi.") except Exception as e: logger.error(f"En iyi genom kaydedilemedi: {e}") # --- Final Test --- logger.info(" " + "="*20 + " En İyi Genom Detaylı Testi (Non-Linear) " + "="*20) try: # Eğer config yüklenmemişse (ilk hatada), testi atla if config is None: logger.error("Yapılandırma yüklenemediği için final test atlanıyor.") raise RuntimeError("Config object is None, cannot create network.") winner_net = neat.nn.FeedForwardNetwork.create(winner, config) test_trials_final = 1000 # Final test için deneme sayısı logger.info(f"En iyi ağ, farklı girdi çiftleriyle {test_trials_final} kez test ediliyor...") final_axis_values = np.linspace(0.0, 1.0, 6) # 6x6 = 36 nokta test final_test_pairs = list(itertools.product(final_axis_values, repeat=2)) final_total_weighted_error_sq_sum = 0.0 hdr = f"{'Input (x1,x2)': <14} {'Tgt(PA0,PB0,Corr)': <22} {'Obs(PA0,PB0,Corr)': <22} {'Err^2(Comb)': <10}" logger.info(hdr) logger.info("-" * len(hdr)) for input_pair in final_test_pairs: x1, x2 = input_pair targ_pA0 = target_PA0(x1, x2) targ_pB0 = target_PB0(x1, x2) targ_corr = target_Corr(x1, x2) count_A0, count_B0, count_A0B0 = 0, 0, 0 for _ in range(test_trials_final): output1, output2 = winner_net.activate(input_pair) res_A = 0 if output1 < 0.5 else 1 res_B = 0 if output2 < 0.5 else 1 if res_A == 0: count_A0 += 1 if res_B == 0: count_B0 += 1 if res_A == 0 and res_B == 0: count_A0B0 += 1 obs_pA0 = count_A0 / test_trials_final obs_pB0 = count_B0 / test_trials_final obs_pA0B0 = count_A0B0 / test_trials_final obs_corr = calculate_correlation(obs_pA0, obs_pB0, obs_pA0B0) error_pA0 = (obs_pA0 - targ_pA0) ** 2 error_pB0 = (obs_pB0 - targ_pB0) ** 2 error_corr = (obs_corr - targ_corr) ** 2 weighted_error_sq = (W_PA0 * error_pA0 + W_PB0 * error_pB0 + W_CORR * error_corr) / TOTAL_WEIGHT final_total_weighted_error_sq_sum += weighted_error_sq tgt_str = f"({targ_pA0:.2f},{targ_pB0:.2f},{targ_corr:.2f})" obs_str = f"({obs_pA0:.2f},{obs_pB0:.2f},{obs_corr:.2f})" logger.info(f"({x1:.2f}, {x2:.2f}) {tgt_str: <22} {obs_str: <22} {weighted_error_sq:<10.5f}") final_avg_weighted_error_sq = final_total_weighted_error_sq_sum / len(final_test_pairs) final_rmse_equivalent = math.sqrt(final_avg_weighted_error_sq) logger.info("-" * len(hdr)) logger.info(f"Final Ortalama Ağırlıklı Karesel Hata (MSE ~): {final_avg_weighted_error_sq:.6f}") logger.info(f"Final Kök Ort. Karesel Hata (~RMSE): {final_rmse_equivalent:.6f}") logger.info(f"Not: Bu RMSE, karmaşıklık cezasını içermez, sadece performans ölçümüdür.") logger.info("-" * len(hdr)) except Exception as e: logger.error(f"En iyi genom test edilirken hata oluştu: {e}") logger.error(traceback.format_exc()) else: logger.warning("Evrim sonunda test edilecek bir kazanan genom bulunamadı.") logger.info("="*70) logger.info("Quanta Simülatörü Adım 5 (Non-Linear + Basitlik) tamamlandı.") logger.info(f"Bitiş Zamanı: {datetime.datetime.now()}") logger.info("="*70) # return winner # Fonksiyondan bir şey döndürmeye gerek yoksa kaldırılabilir if __name__ == '__main__': # Betiğin bulunduğu dizini al local_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # V5 config dosyasının tam yolunu oluştur config_path = os.path.join(local_dir, 'config-feedforward-v5.txt') if not os.path.exists(config_path): logger.critical(f"Yapılandırma dosyası bulunamadı: {config_path}") logger.critical(f"Lütfen '{os.path.basename(config_path)}' dosyasını betikle aynı klasöre koyun.") else: try: run_neat(config_path) except Exception as main_e: logger.critical(f"Ana program akışında beklenmedik bir hata oluştu: {main_e}") logger.error(traceback.format_exc())