Marco de Síntesis Colectiva con TAEC v3.0, OTAEC y Caos Evolutivo | Collective Synthesis Framework with Advanced Evolution, Optimization Twin, and Chaos Evolution
Un framework revolucionario para la emergencia de inteligencia colectiva sintética
con auto-evolución cognitiva avanzada, compilador MSC-Lang 2.0, gemelo de optimización y dinámicas caóticas
🚀 Instalación • ✨ Características • 📚 Documentación • 🤝 Contribuir • 🗺️ Roadmap
 🌀 CEF v1.0 Chaos Evolution Framework |
 🔮 TAEC-Chaos Dinámicas caóticas integradas |
 ✨ Atractores Lorenz, Rössler, Chua |
 📝 MSC-Lang 2.0 Sintaxis caótica extendida |
 🖥️ OTAEC Optimización con caos |
 🧬 TAEC-DE v2.0 Entes con evolución caótica |
 🌐 OSCED v1.0 Mundo virtual con física caótica |
 ⚛️ Quantum-Chaos Memoria cuántica caótica |
-
🌀 Chaos Evolution Framework (CEF): Sistema gemelo caótico del MSC con:
- Matemática pura del caos: Implementación completa de sistemas dinámicos caóticos (Lorenz, Rössler, Chua, Hénon)
- Semillas evolutivas: Comportamiento emergente con DNA multidimensional
- GNNs fractales: Arquitecturas de red neuronal con propiedades fractales y atención caótica
- Detección de bifurcaciones: Identificación automática de puntos críticos y transiciones
- Atractores extraños: Generación y análisis de estructuras caóticas complejas
-
🔮 TAEC-Chaos Module: Fusión revolucionaria de TAEC v3.0 con dinámicas caóticas:
- Compilador MSC-Lang caótico: Extensiones sintácticas (
chaos,attractor,bifurcate,fractal) - Memoria Virtual Cuántica Caótica: Estados cuánticos con evolución según atractores extraños
- Evolución de código hipercaótica: Algoritmos evolutivos basados en sistemas de 4+ dimensiones
- Semillas caóticas de código: DNA evolutivo para generación automática de algoritmos
- Sistema de control del caos: Direccionamiento y estabilización de dinámicas caóticas
- Compilador MSC-Lang caótico: Extensiones sintácticas (
-
✨ Dinámicas Caóticas Avanzadas:
- Sistemas dinámicos implementados: Lorenz, Rössler, Chua, Hénon, Duffing, Ikeda
- Análisis de atractores: Dimensión fractal, exponentes de Lyapunov, entropía de Kolmogorov
- Memoria fractal: Estructuras de datos con propiedades auto-similares
- Evolución dirigida por caos: Algoritmos evolutivos no deterministas pero controlables
- Predicción de bifurcaciones: Análisis de estabilidad y detección de transiciones
|
🌀 Caos Evolución |
 🤖 Agentes Claude-TAEC |
🧬 TAEC v3 Auto-evolución |
🖥️ OTAEC Optimización |
 👾 Entes v2 Digitales |
⚛️ Cuántica Memoria v2 |
 🔗 SCED Blockchain |
🌐 OSCED Mundo 3D |
 📊 TAECViz Visualización |
| Área | Descripción | Beneficios v5.3 |
|---|---|---|
| 🔬 Investigación en Caos | Exploración de sistemas dinámicos no lineales | • Atractores extraños • Análisis de bifurcaciones • Predicción de transiciones |
| 🧬 Evolución Hipercaótica | Algoritmos evolutivos con dinámicas de 4D+ | • Escape de mínimos locales • Creatividad emergente • Soluciones no convencionales |
| 🎨 Arte Generativo | Creación artística basada en matemática del caos | • Fractales dinámicos • Patrones emergentes • Belleza matemática |
| 💻 Optimización Extrema | Problemas complejos con múltiples óptimos | • Búsqueda caótica • Diversidad mantenida • Convergencia robusta |
| 🌊 Modelado de Fenómenos | Simulación de sistemas caóticos naturales | • Clima y meteorología • Ecosistemas complejos • Redes neuronales |
| 🔮 Predicción Avanzada | Análisis de series temporales caóticas | • Detección de patrones • Horizonte de predicción • Incertidumbre controlada |
| 🧠 IA Creativa | Inteligencia artificial con pensamiento no lineal | • Generación de ideas • Soluciones innovadoras • Creatividad artificial |
graph TB
subgraph "🌀 Chaos Evolution Framework"
CM[📊 Chaos Mathematics<br/>Lorenz • Rössler • Chua • Hénon]
ES[🧬 Evolution Seeds<br/>DNA multidimensional • Crossover fractal]
FG[🕸️ Fractal GNN<br/>Atención caótica • 6 capas]
CA[🤖 Chaos Agents<br/>inject_chaos • strange_attract]
end
subgraph "🔮 TAEC-Chaos System"
CC[📝 Chaos Compiler<br/>MSC-Lang + chaos, attractor]
QC[⚛️ Quantum Chaos<br/>Estados con dinámicas de Lorenz]
CE[🧬 Chaotic Evolution<br/>Código con DNA caótico]
SA[✨ Strange Attractors<br/>Galería de atractores descubiertos]
end
subgraph "🎯 Core System"
KG[📊 Knowledge Graph<br/>100k nodes • 768D embeddings]
GNN[🧠 GNN Processing<br/>Multi-head GAT • 8 heads]
AS[🤖 Agent System<br/>Claude-TAEC agents]
EB[📡 Event Bus<br/>Async • Priority queue]
end
subgraph "👾 Digital Entity Ecosystem v2.0"
EE[🌍 Entity Ecosystem<br/>Max 100 entities]
TDE[🧬 TAEC-DE v2.0<br/>ML Evolution • JIT]
ODE[💻 OTAEC-DE<br/>Analysis Terminal]
QCC[⚛️ Quantum Consciousness<br/>Collective Memory]
end
subgraph "🌐 OSCED Virtual World"
VW[🗺️ Virtual World<br/>1000x1000x100 3D]
OSB[🔗 OSCED Blockchain<br/>Entity-optimized]
VAL[👁️ Validators<br/>Behavior specialists]
ECO[💰 Economy<br/>Energy & Knowledge]
CP[🌀 Chaos Physics<br/>Dinámicas caóticas en mundo]
end
subgraph "⚛️ TAEC v3.0 System"
MSC[📝 MSC-Lang 2.0<br/>Compiler & AST]
QVM[⚛️ Quantum VM v2<br/>Enhanced memory]
CEE[🧬 Code Evolution<br/>Multi-strategy]
TPL[📋 Templates<br/>Code patterns]
end
subgraph "🖥️ OTAEC System"
OT[🖥️ OTAEC Terminal<br/>Interactive CLI]
VM[🔧 Virtual Machine<br/>Secure execution]
OPT[⚡ Optimizers<br/>Multi-algorithm + Chaos]
SEC[🔒 Security<br/>Multi-level]
end
subgraph "📊 Chaos Visualization"
AV[🎨 Attractor Viewer<br/>3D/4D visualization]
BT[📈 Bifurcation Tracker<br/>Parameter space analysis]
CM_VIZ[🌊 Chaos Metrics<br/>Lyapunov • Dimension • Entropy]
RT[🔄 Real-time Chaos<br/>Live trajectory tracking]
end
CM --> ES
ES --> FG
FG --> CA
CM --> CC
CC --> QC
QC --> CE
CE --> SA
CA --> AS
CC --> MSC
QC --> QVM
KG --> GNN
GNN --> AS
AS --> EB
AS --> EE
EE --> TDE
TDE --> QCC
EE --> ODE
EE --> VW
VW --> OSB
OSB --> VAL
VW --> ECO
VW --> CP
MSC --> QVM
QVM --> CEE
CEE --> TPL
MSC --> OT
OT --> VM
VM --> OPT
OPT --> SEC
CA --> AV
SA --> BT
CE --> CM_VIZ
QC --> RT
style CM fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:3px
style CC fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:3px
style CA fill:#9ff,stroke:#333,stroke-width:3px
style SA fill:#ff9,stroke:#333,stroke-width:3px
style CP fill:#f99,stroke:#333,stroke-width:3px
Ver sistema de evolución caótica completo
| Componente | Especificaciones | Características |
|---|---|---|
| Matemática del Caos | • Lorenz, Rössler, Chua, Hénon • Duffing, Ikeda, sistemas híbridos • Análisis de exponentes de Lyapunov |
• Cálculo de dimensión fractal • Análisis espectral de atractores • Detección automática de caos |
| Semillas Evolutivas | • DNA de 8-16 dimensiones • Mutación dirigida por atractores • Crossover fractal multi-punto |
• Evolución por trayectorias caóticas • Fitness adaptativos en tiempo real • Herencia de propiedades caóticas |
| GNN Fractal | • 3-6 capas con atención fractal • Propagación caótica de mensajes • Memoria de largo plazo caótica |
• Heads de atención: 8-16 • Dropout adaptativo caótico • Arquitectura auto-organizativa |
| Agentes Caóticos | • Estado interno 3D/4D • Repertorio de acciones caóticas • Historial completo de trayectorias |
• inject_chaos(level, type)• strange_attract(dimensions)• bifurcate(parameter_space) |
import asyncio
from chaos_evolution_framework import ChaosEvolutionSystem, ChaosMath
async def advanced_chaos_injection():
# Crear sistema de caos evolutivo
chaos_system = ChaosEvolutionSystem(
msc_graph,
config={
'chaos_level': 0.7,
'attractor_types': ['lorenz', 'rossler', 'chua', 'hyperchaotic'],
'fractal_depth': 5,
'memory_chaos': True
}
)
# Configurar múltiples atractores
await chaos_system.configure_attractors({
'lorenz': {'sigma': 10.0, 'rho': 28.0, 'beta': 8/3},
'rossler': {'a': 0.2, 'b': 0.2, 'c': 5.7},
'chua': {'alpha': 15.6, 'beta': 28.0, 'm0': -1.143, 'm1': -0.714},
'hyperchaotic_rossler': {'a': 0.25, 'b': 3.0, 'c': 0.5, 'd': 0.05}
})
# Inyectar caos con control de parámetros
seed_results = await chaos_system.inject_chaos_seed(
target_nodes=[1, 2, 3, 4, 5],
chaos_type="hyperchaotic_rossler",
chaos_level=0.8,
attractor_params={
'initial_conditions': [0.1, 0.1, 0.1, 0.1],
'integration_time': 100.0,
'time_step': 0.01
}
)
print(f"Chaos seeds injected: {len(seed_results['seeds'])}")
print(f"Attractor dimension: {seed_results['attractor_dimension']:.2f}")
print(f"Lyapunov exponent: {seed_results['lyapunov_exponent']:.3f}")
# Evolución con fitness caótico adaptativo
evolution_results = await chaos_system.evolve_population(
generations=50,
population_size=100,
fitness_function="adaptive_chaos_fitness",
selection_pressure=0.6,
mutation_strength=0.3
)
# Análisis de bifurcaciones
bifurcation_analysis = await chaos_system.analyze_bifurcations(
parameter_range={'rho': (20.0, 35.0)},
resolution=1000
)
# Generar fractal de conocimiento
fractal_structure = await chaos_system.generate_fractal_knowledge(
seed_nodes=[1, 2, 3],
fractal_type="mandelbrot_knowledge",
depth=6,
branching_factor=3,
chaos_influence=0.5
)
print(f"Fractal nodes generated: {len(fractal_structure['nodes'])}")
print(f"Fractal dimension: {fractal_structure['dimension']:.2f}")
# Métricas del sistema caótico
chaos_metrics = await chaos_system.compute_system_metrics()
print(f"System entropy: {chaos_metrics['entropy']:.3f}")
print(f"Collective Lyapunov: {chaos_metrics['collective_lyapunov']:.3f}")
print(f"Attractor stability: {chaos_metrics['attractor_stability']:.2f}")
asyncio.run(advanced_chaos_injection())Ver TAEC con dinámicas caóticas integradas
| Componente | Especificaciones | Capacidades |
|---|---|---|
| Compilador Caótico | • Tokens caóticos: chaos, attractor• Inyección automática de elementos caóticos • Optimizaciones basadas en caos |
• bifurcate, fractal, strange• Transformaciones sintácticas caóticas • Análisis de complejidad caótica |
| Memoria Cuántica Caótica | • Celdas con dinámicas de Lorenz/Rössler • Evolución caótica continua • Bifurcaciones cuánticas automáticas |
• Rotaciones caóticas de estado • Coherencia adaptativa caótica • Trayectorias de memoria extraña |
| Evolución de Código Caótica | • Semillas de código con DNA caótico • 4 tipos de atractores para código • Detección de bifurcaciones en lógica |
• Crossover multi-dimensional • Mutación dirigida por atractores • Fitness con bonus de creatividad |
| Análisis Caótico Avanzado | • Medición de entropía de Kolmogorov • Detección de régimen caótico • Galería completa de atractores |
• Tracking de exponentes de Lyapunov • Cálculo de dimensión fractal • Predicción de bifurcaciones |
from taec_chaos_module import TAECChaosModule, ChaoticMemory, ChaosCompiler
async def complete_taec_chaos_example():
# Crear módulo TAEC-Chaos avanzado
taec_chaos = TAECChaosModule(
graph=simulation.graph,
config={
'quantum_dimensions': 8,
'chaos_level': 0.6,
'chaos_types': ['lorenz', 'rossler', 'chua', 'mixed'],
'optimize_mscl': True,
'debug_mscl': True,
'memory_evolution_rate': 0.02,
'attractor_gallery_size': 50
}
)
# Inyectar diferentes tipos de caos
chaos_results = {}
for chaos_type in ['lorenz', 'rossler', 'chua', 'hyperchaotic']:
result = await taec_chaos.inject_chaos(
target_nodes=random.sample(list(graph.nodes.keys()), 5),
chaos_type=chaos_type,
intensity=0.7,
duration=100.0
)
chaos_results[chaos_type] = result
print(f"{chaos_type}: {len(result['affected_nodes'])} nodes, "
f"dimension {result['attractor_dimension']:.2f}")
# Evolución con múltiples ciclos caóticos
evolution_results = await taec_chaos.evolve_with_chaos(
cycles=20,
chaos_guidance=True,
bifurcation_sensitivity=0.8,
attractor_diversity=True
)
print(f"Evolution completed:")
print(f" Bifurcations detected: {evolution_results['bifurcations_detected']}")
print(f" New attractors discovered: {evolution_results['attractors_discovered']}")
print(f" Code complexity evolution: {evolution_results['complexity_evolution']:.2f}")
# Compilar código MSC-Lang con sintaxis caótica extendida
advanced_chaos_code = """
# Sistema hipercaótico de conocimiento
chaos system hyperchaotic_knowledge_synthesis {
# Definir múltiples atractores base
attractor lorenz_knowledge {
sigma => 10.0;
rho => 28.0;
beta => 2.667;
dimension => 3;
}
attractor rossler_evolution {
a => 0.2;
b => 0.2;
c => 5.7;
dimension => 3;
}
attractor hyperchaotic_creativity {
a => 0.25;
b => 3.0;
c => 0.5;
d => 0.05;
dimension => 4;
}
# Nodos con dinámicas caóticas específicas
node quantum_chaos_alpha {
state => 0.95;
evolve "lorenz_knowledge";
bifurcate when lyapunov > 0.1;
memory => fractal(depth=5);
}
node creative_synthesis {
state => 0.8;
evolve "hyperchaotic_creativity";
strange_attractor => true;
fractal_connections => 3;
}
# Generar estructura fractal compleja
fractal knowledge_mandelbrot {
depth => 7;
branching => 4;
chaos_factor => 0.8;
attractor_influence => "rossler_evolution";
self_similarity => 0.618; # Golden ratio
}
# Aplicar caos cuántico coordinado
quantum ensemble hyperchaotic_ensemble {
dimensions => 16;
qubits => [quantum_chaos_alpha, creative_synthesis];
chaos quantum_chaos_alpha;
strange_entangle_all;
bifurcation_cascade => true;
}
# Síntesis con múltiples atractores
synth chaos_guided_synthesis {
input_nodes => [quantum_chaos_alpha, creative_synthesis];
attractor_mix => ["lorenz_knowledge", "hyperchaotic_creativity"];
chaos_level => 0.9;
# Proceso de síntesis caótica
for node in input_nodes {
if node.lyapunov > 0.05 {
node ~> strange_attract("mixed_attractor");
bifurcate node when stability < 0.3;
node -> fractal_knowledge_space;
}
}
# Crear emergencia caótica
emergence chaos_emergence {
attractors => 3;
bifurcation_points => auto_detect;
fractal_dimension => optimize;
}
}
}
"""
# Compilar con análisis caótico completo
compilation_result = taec_chaos.compiler.compile_with_chaos(
advanced_chaos_code,
filename="hyperchaotic_synthesis.mscl",
chaos_analysis=True,
optimization_level=2
)
if compilation_result.success:
print("✅ Chaos compilation successful!")
print(f" Generated code lines: {compilation_result.code_lines}")
print(f" Chaos elements detected: {compilation_result.chaos_elements}")
print(f" Attractors configured: {compilation_result.attractors_count}")
print(f" Bifurcation points: {compilation_result.bifurcation_points}")
# Ejecutar código compilado
execution_result = await taec_chaos.execute_chaos_code(
compilation_result.compiled_code,
chaos_monitoring=True
)
# Aplicar patrón de atractor extraño a memoria
memory_result = await taec_chaos.memory.apply_strange_attractor_memory(
attractor_type="lorenz_spiral_4d",
memory_keys=["chaos_mem_0", "chaos_mem_1", "chaos_mem_2", "chaos_mem_3"],
evolution_steps=1000,
coupling_strength=0.7
)
print(f"Strange attractor memory applied:")
print(f" Memory cells evolved: {memory_result['cells_evolved']}")
print(f" Attractor stability: {memory_result['stability']:.3f}")
print(f" Fractal dimension: {memory_result['fractal_dimension']:.2f}")
# Análisis completo del sistema caótico
chaos_analysis = await taec_chaos.analyze_system_chaos()
print(f"\n🌀 System Chaos Analysis:")
print(f" Global entropy: {chaos_analysis['global_entropy']:.3f}")
print(f" Average Lyapunov: {chaos_analysis['average_lyapunov']:.3f}")
print(f" Fractal dimension: {chaos_analysis['system_fractal_dimension']:.2f}")
print(f" Active attractors: {len(chaos_analysis['active_attractors'])}")
print(f" Bifurcation cascade detected: {chaos_analysis['bifurcation_cascade']}")
# Generar reporte visual del caos
visual_report = await taec_chaos.generate_chaos_visualization_report()
return {
'chaos_injection': chaos_results,
'evolution': evolution_results,
'compilation': compilation_result,
'memory_evolution': memory_result,
'analysis': chaos_analysis,
'visualization': visual_report
}
# Ejecutar ejemplo completo
results = asyncio.run(complete_taec_chaos_example())Ver sistemas dinámicos y análisis matemático completo
| Sistema | Ecuaciones | Características | Aplicaciones |
|---|---|---|---|
| Lorenz | dx/dt = σ(y-x)dy/dt = x(ρ-z)-ydz/dt = xy-βz |
• Atractor mariposa • Sensibilidad extrema • Dimensión ~2.06 |
Evolución de conocimiento Síntesis creativa |
| Rössler | dx/dt = -y-zdy/dt = x+aydz/dt = b+z(x-c) |
• Banda única enrollada • Estructura más simple • Dimensión ~2.01 |
Optimización de código Memoria dinámica |
| Chua | dx/dt = α(y-x-f(x))dy/dt = x-y+zdz/dt = -βy |
• Doble scroll • Implementación física • Robustez electrónica |
Circuitos neuronales Procesamiento de señales |
| Hénon | x_{n+1} = 1-ax_n^2+y_ny_{n+1} = bx_n |
• Mapa discreto • Atractor fractal • Fácil computación |
Algoritmos evolutivos Generación de secuencias |
from chaos_mathematics import ChaosMath, AttractorAnalysis, BifurcationDetector
class AdvancedChaosAnalysis:
def __init__(self):
self.chaos_math = ChaosMath()
self.attractor_analysis = AttractorAnalysis()
self.bifurcation_detector = BifurcationDetector()
async def complete_chaos_analysis(self, trajectory, system_params):
"""Análisis completo de un sistema caótico"""
# 1. Cálculo de exponente de Lyapunov
lyapunov_spectrum = self.chaos_math.calculate_lyapunov_spectrum(
trajectory,
system_type="lorenz",
embedding_dimension=3,
time_delay=1,
evolution_time=100.0
)
largest_lyapunov = max(lyapunov_spectrum)
chaos_confirmed = largest_lyapunov > 0
# 2. Dimensión fractal (correlación y capacidad)
correlation_dimension = self.chaos_math.correlation_dimension(
trajectory,
max_embedding_dim=10,
epsilon_range=np.logspace(-3, 0, 50)
)
capacity_dimension = self.chaos_math.capacity_dimension(
trajectory,
box_sizes=np.logspace(-3, 0, 30)
)
# 3. Entropía de Kolmogorov-Sinai
ks_entropy = self.chaos_math.kolmogorov_sinai_entropy(
trajectory,
partition_size=20,
max_history=10
)
# 4. Análisis de recurrencia
recurrence_analysis = self.chaos_math.recurrence_analysis(
trajectory,
threshold=0.1,
embedding_dim=3
)
# 5. Detección de bifurcaciones
bifurcation_points = self.bifurcation_detector.detect_bifurcations(
system_params,
parameter_range={'rho': (20.0, 35.0)},
resolution=1000,
stability_threshold=0.01
)
# 6. Análisis de periodicidad y cuasiperiodicidad
periodicity_analysis = self.chaos_math.analyze_periodicity(
trajectory,
max_period=1000,
tolerance=1e-6
)
# 7. Predicción del horizonte caótico
prediction_horizon = self.chaos_math.prediction_horizon(
trajectory,
lyapunov_exponent=largest_lyapunov,
noise_level=1e-12
)
return {
'lyapunov_spectrum': lyapunov_spectrum,
'largest_lyapunov': largest_lyapunov,
'is_chaotic': chaos_confirmed,
'correlation_dimension': correlation_dimension,
'capacity_dimension': capacity_dimension,
'ks_entropy': ks_entropy,
'recurrence_rate': recurrence_analysis['recurrence_rate'],
'determinism': recurrence_analysis['determinism'],
'entropy_diagonal': recurrence_analysis['entropy'],
'bifurcation_points': bifurcation_points,
'period_analysis': periodicity_analysis,
'prediction_horizon': prediction_horizon,
'chaos_strength': self._calculate_chaos_strength(lyapunov_spectrum, ks_entropy)
}
def _calculate_chaos_strength(self, lyapunov_spectrum, ks_entropy):
"""Métrica compuesta para medir 'fuerza' del caos"""
positive_lyapunovs = [l for l in lyapunov_spectrum if l > 0]
if not positive_lyapunovs:
return 0.0
chaos_strength = (
sum(positive_lyapunovs) * 0.4 + # Exponentes positivos
ks_entropy * 0.3 + # Entropía
len(positive_lyapunovs) * 0.3 # Número de direcciones caóticas
)
return min(chaos_strength, 10.0) # Normalizar a escala 0-10
# Ejemplo de uso con sistema Lorenz
async def analyze_lorenz_system():
analyzer = AdvancedChaosAnalysis()
# Generar trayectoria del sistema Lorenz
lorenz_trajectory = generate_lorenz_trajectory(
initial_conditions=[1.0, 1.0, 1.0],
sigma=10.0, rho=28.0, beta=8/3,
time_span=(0, 100),
time_step=0.01
)
# Análisis completo
analysis = await analyzer.complete_chaos_analysis(
lorenz_trajectory,
{'sigma': 10.0, 'rho': 28.0, 'beta': 8/3}
)
print(f"🌀 Lorenz System Analysis:")
print(f" Largest Lyapunov: {analysis['largest_lyapunov']:.4f}")
print(f" Correlation Dimension: {analysis['correlation_dimension']:.3f}")
print(f" KS Entropy: {analysis['ks_entropy']:.4f}")
print(f" Prediction Horizon: {analysis['prediction_horizon']:.2f} time units")
print(f" Chaos Strength: {analysis['chaos_strength']:.2f}/10")
print(f" Bifurcation Points: {len(analysis['bifurcation_points'])}")
asyncio.run(analyze_lorenz_system())class ChaoticApplications:
"""Aplicaciones específicas de dinámicas caóticas en MSC"""
async def chaotic_optimization(self, objective_function, dimensions):
"""Optimización usando búsqueda caótica"""
# Inicializar con múltiples atractores
attractors = {
'lorenz': self._init_lorenz_optimizer(dimensions),
'rossler': self._init_rossler_optimizer(dimensions),
'chua': self._init_chua_optimizer(dimensions)
}
best_solutions = {}
for attractor_name, optimizer in attractors.items():
# Búsqueda caótica con cada atractor
solution = await optimizer.chaotic_search(
objective_function,
search_space=(-10, 10),
chaos_intensity=0.7,
iterations=1000,
convergence_threshold=1e-6
)
best_solutions[attractor_name] = solution
# Híbrido: combinar mejores soluciones
hybrid_solution = self._hybrid_solution_synthesis(best_solutions)
return hybrid_solution
async def chaotic_memory_organization(self, memory_cells):
"""Organización caótica de memoria para máxima eficiencia"""
# Aplicar diferentes atractores a grupos de memoria
memory_groups = self._partition_memory(memory_cells, num_groups=4)
organized_memory = {}
for i, group in enumerate(memory_groups):
attractor_type = ['lorenz', 'rossler', 'chua', 'mixed'][i]
# Aplicar dinámicas caóticas para organización
organized_group = await self._apply_chaotic_organization(
group,
attractor_type,
organization_depth=5,
fractal_factor=0.618
)
organized_memory[f'group_{i}'] = organized_group
return organized_memory
async def chaotic_creativity_boost(self, knowledge_graph):
"""Boost de creatividad usando caos controlado"""
# Identificar nodos de alta conectividad
hub_nodes = self._identify_hub_nodes(knowledge_graph)
# Aplicar perturbaciones caóticas controladas
creativity_results = {}
for node in hub_nodes:
# Inyectar caos con diferentes intensidades
for chaos_level in [0.3, 0.5, 0.7, 0.9]:
result = await self._inject_controlled_chaos(
node,
chaos_type="hyperchaotic_rossler",
intensity=chaos_level,
duration=50.0
)
# Evaluar creatividad emergente
creativity_score = self._evaluate_creativity(result)
creativity_results[f'{node}_{chaos_level}'] = {
'result': result,
'creativity_score': creativity_score
}
# Seleccionar mejores resultados creativos
best_creative_outcomes = self._select_best_creativity(creativity_results)
return best_creative_outcomes
# Ejemplo de aplicación
applications = ChaoticApplications()
# Optimización caótica
optimization_result = await applications.chaotic_optimization(
lambda x: sum(x**2), # Función objetivo
dimensions=10
)
# Organización de memoria caótica
memory_result = await applications.chaotic_memory_organization(
memory_cells=list(range(100))
)
# Boost de creatividad
creativity_result = await applications.chaotic_creativity_boost(
knowledge_graph
)Ver sintaxis caótica extendida
| Token | Sintaxis | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|---|
chaos |
chaos system_name { ... } |
Define sistema caótico | chaos lorenz_evolution { ... } |
attractor |
attractor name { params } |
Configura atractor | attractor strange { sigma => 10.0; } |
bifurcate |
bifurcate node when condition |
Punto de bifurcación | bifurcate alpha when rho > 24.74 |
fractal |
fractal name { depth, pattern } |
Estructura fractal | fractal mandelbrot { depth => 7; } |
strange |
strange operation(params) |
Operación de atractor extraño | strange_attract(dimensions=4) |
~> |
node ~> attractor |
Aplicar dinámicas caóticas | alpha ~> lorenz_base |
<~> |
node1 <~> node2 |
Acoplamiento caótico | alpha <~> beta |
# ========================================
# Sistema Hipercaótico de Conocimiento
# MSC-Lang 2.0 con Extensiones Caóticas
# ========================================
import chaos_mathematics as chaos;
import quantum_operations as quantum;
# Definir sistemas caóticos base
chaos lorenz_knowledge_system {
# Parámetros del atractor de Lorenz
attractor lorenz_base {
sigma => 10.0;
rho => 28.0;
beta => 2.667;
initial_conditions => [0.1, 0.1, 0.1];
dimension => 3;
lyapunov_target => 0.9;
}
# Atractor híbrido para creatividad
attractor hybrid_creativity {
lorenz_influence => 0.6;
rossler_influence => 0.4;
coupling_strength => 0.3;
dimension => 4;
chaos_level => 0.8;
}
# Función de evolución caótica personalizada
function chaotic_evolution(node, time_step) {
# Aplicar dinámicas de Lorenz
state_derivative = lorenz_base.compute_derivative(node.state);
new_state = node.state + state_derivative * time_step;
# Verificar bifurcación
if chaos.lyapunov_exponent(node.trajectory) > 0.1 {
bifurcate node when stability < 0.3;
return new_state * 1.2; # Amplificar después de bifurcación
}
return new_state;
}
}
# Sistema de memoria caótica fractal
chaos fractal_memory_system {
# Definir estructura fractal para memoria
fractal knowledge_mandelbrot {
depth => 8;
branching_factor => 3;
self_similarity => 0.618; # Golden ratio
chaos_factor => 0.7;
# Función de generación fractal
function generate_level(parent_node, level) {
if level >= depth { return null; }
children = [];
for i in range(0, branching_factor) {
child = create_node(f"{parent_node.id}_child_{i}");
child.state = parent_node.state * self_similarity;
child.chaos_level = chaos_factor * (1.0 - level / depth);
children.append(child);
# Aplicar caos a cada hijo
child ~> hybrid_creativity;
}
return children;
}
}
# Memoria con dinámicas caóticas
quantum chaos_memory {
dimensions => 16;
decoherence_rate => 0.02;
chaos_evolution => true;
# Aplicar rotaciones caóticas
for qubit in qubits {
qubit.apply_chaotic_rotation(chaos_factor=0.5);
}
}
}
# Clase principal para síntesis caótica
class ChaoticKnowledgeSynthesizer {
function __init__(self, chaos_level, attractor_types) {
self.chaos_level = chaos_level;
self.attractors = {};
self.memory = chaos_memory;
self.bifurcation_history = [];
# Inicializar atractores
for attractor_type in attractor_types {
self.attractors[attractor_type] = self.create_attractor(attractor_type);
}
}
async function synthesize_with_chaos(self, input_nodes, synthesis_params) {
synthesis_results = [];
# Pre-procesar nodos con caos
processed_nodes = [];
for node in input_nodes {
# Inyectar caos según tipo de nodo
if node.type == "creative" {
node ~> hybrid_creativity;
} else if node.type == "analytical" {
node ~> lorenz_base;
}
# Evolucionar con dinámicas caóticas
evolved_node = await self.evolve_chaotically(node, steps=100);
processed_nodes.append(evolved_node);
}
# Síntesis principal con acoplamiento caótico
synth chaos_guided_synthesis {
input => processed_nodes;
attractor_guidance => true;
bifurcation_sensitive => true;
# Proceso de síntesis iterativo
current_synthesis = null;
for iteration in range(0, synthesis_params.max_iterations) {
# Combinar nodos con influencia caótica
combined_state = self.combine_with_chaos(processed_nodes);
# Verificar condiciones de bifurcación
if chaos.detect_bifurcation(combined_state) {
bifurcate combined_state when lyapunov > 0.05;
self.bifurcation_history.append({
'iteration': iteration,
'state': combined_state.copy(),
'lyapunov': chaos.lyapunov_exponent(combined_state)
});
}
# Aplicar atractor extraño para exploración
if iteration % 10 == 0 {
combined_state = strange_attract(
combined_state,
attractor="hyperchaotic_rossler",
strength=0.3
);
}
current_synthesis = combined_state;
}
return current_synthesis;
}
return synthesis_results;
}
function evolve_chaotically(self, node, steps) {
trajectory = [node.state];
current_state = node.state;
for step in range(0, steps) {
# Aplicar evolución según atractor asignado
if hasattr(node, 'attractor') {
new_state = node.attractor.evolve(current_state, dt=0.01);
} else {
new_state = lorenz_base.evolve(current_state, dt=0.01);
}
trajectory.append(new_state);
current_state = new_state;
# Monitorear estabilidad
if step > 50 {
lyap = chaos.lyapunov_exponent(trajectory[-50:]);
if lyap > 2.0 { # Caos extremo, reducir
new_state *= 0.9;
}
}
}
node.state = current_state;
node.trajectory = trajectory;
node.lyapunov = chaos.lyapunov_exponent(trajectory);
return node;
}
function combine_with_chaos(self, nodes) {
# Combinación usando teoría de sistemas dinámicos acoplados
weights = [];
states = [];
for node in nodes {
weight = 1.0 / (1.0 + abs(node.lyapunov)); # Peso inverso al caos
weights.append(weight);
states.append(node.state);
}
# Normalizar pesos
total_weight = sum(weights);
normalized_weights = [w / total_weight for w in weights];
# Combinación ponderada con acoplamiento caótico
combined = 0;
for i in range(0, len(states)) {
combined += normalized_weights[i] * states[i];
}
# Añadir término de acoplamiento caótico
coupling_term = 0;
for i in range(0, len(states)) {
for j in range(i+1, len(states)) {
coupling = self.chaotic_coupling(states[i], states[j]);
coupling_term += coupling;
}
}
return combined + self.chaos_level * coupling_term;
}
function chaotic_coupling(self, state1, state2) {
# Acoplamiento basado en distancia en espacio de fase
distance = chaos.phase_space_distance(state1, state2);
coupling_strength = exp(-distance / self.chaos_level);
return coupling_strength * sin(distance * pi);
}
}
# ========================================
# Uso principal del sistema
# ========================================
# Crear sintetizador caótico
synthesizer = ChaoticKnowledgeSynthesizer(
chaos_level=0.7,
attractor_types=["lorenz", "rossler", "hyperchaotic", "mixed"]
);
# Definir nodos de entrada con diferentes características
node creativity_alpha {
state => 0.9;
type => "creative";
chaos_susceptibility => 0.8;
}
node analysis_beta {
state => 0.75;
type => "analytical";
chaos_susceptibility => 0.3;
}
node synthesis_gamma {
state => 0.85;
type => "synthetic";
chaos_susceptibility => 0.6;
}
# Conectar nodos con acoplamiento caótico
creativity_alpha <~> analysis_beta;
analysis_beta <~> synthesis_gamma;
synthesis_gamma <~> creativity_alpha;
# Aplicar dinámicas caóticas específicas
creativity_alpha ~> hybrid_creativity;
analysis_beta ~> lorenz_base;
synthesis_gamma ~> strange_attract(dimension=4);
# Ejecutar síntesis caótica
input_nodes = [creativity_alpha, analysis_beta, synthesis_gamma];
synthesis_params = {
'max_iterations': 100,
'convergence_threshold': 0.01,
'chaos_tolerance': 1.5
};
result = await synthesizer.synthesize_with_chaos(input_nodes, synthesis_params);
# Análisis de resultados
print(f"Synthesis completed with chaos level: {synthesizer.chaos_level}");
print(f"Bifurcations detected: {len(synthesizer.bifurcation_history)}");
print(f"Final attractor dimension: {chaos.estimate_dimension(result.trajectory)}");
# Generar fractal de conocimiento resultante
fractal result_fractal {
seed => result;
depth => 6;
pattern => "chaos_mandelbrot";
self_organization => true;
}
print(f"Fractal knowledge structure generated with {result_fractal.node_count} nodes");
[Mantener todas las características existentes de v5.2...]
|
Mínimos
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Recomendados
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# 1️⃣ Clonar repositorio
git clone https://github.com/esraderey/synth-msc.git
cd synth-msc
# 2️⃣ Checkout branch chaos-evolution
git checkout v5.3-chaos-evolution
# 3️⃣ Crear entorno virtual
python -m venv venv
source venv/bin/activate # En Windows: venv\Scripts\activate
# 4️⃣ Instalar dependencias v5.3 con soporte para caos
pip install -r requirements-v5.3.txt
# 5️⃣ Instalar dependencias matemáticas especializadas
pip install --upgrade numpy scipy matplotlib
pip install numba cupy-cuda11x # Para aceleración GPU opcional
# 6️⃣ Configurar
cp .env.example .env
# Editar .env con configuraciones de caos
# 7️⃣ Inicializar base de datos con esquemas de caos
python scripts/init_db_v53.py --enable-chaos
# 8️⃣ Ejecutar MSC Framework completo con Caos
python msc_simulation.py --config config-v5.3.yaml --enable-chaos
# 9️⃣ O ejecutar Chaos Evolution Framework standalone
python chaos_evolution_framework.py --chaos-level 0.5
# 🔟 O ejecutar TAEC-Chaos Module
python taec_chaos_module.py --debug --visualization
# 1️⃣1️⃣ Verificar instalación de caos
python scripts/verify_chaos_installation.py# Opción A: Docker Compose con soporte para caos
docker-compose -f docker-compose.v5.3-chaos.yml up -d
# Opción B: Build personalizado con matemáticas del caos
docker build -f Dockerfile.chaos -t msc-framework:5.3-chaos .
docker run -d -p 5000:5000 -p 8888:8888 -p 9999:9999 \
--env-file .env \
--name msc-chaos \
msc-framework:5.3-chaos
# Opción C: Con soporte GPU para cálculos caóticos intensivos
docker run --gpus all -d -p 5000:5000 -p 8888:8888 -p 9999:9999 \
--env-file .env \
--name msc-chaos-gpu \
msc-framework:5.3-chaos-gpu🔧 Ver instalación completa con todas las características
# Entorno Conda con optimizaciones matemáticas
conda create -n msc-chaos python=3.10
conda activate msc-chaos
# Bibliotecas científicas optimizadas
conda install numpy scipy matplotlib pandas scikit-learn -c conda-forge
conda install numba -c conda-forge # Compilación JIT
conda install jupyter notebook ipywidgets -c conda-forge
# PyTorch con CUDA para redes neuronales fractales
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# Bibliotecas especializadas para caos
pip install nolds # Análisis de sistemas dinámicos no lineales
pip install pyempirical # Métricas empíricas
pip install tsfresh # Extracción de características de series temporales
pip install pyfftw # FFT optimizada
pip install plotly bokeh holoviews # Visualización avanzada
# Dependencias del framework
pip install -r requirements-v5.3.txt
# Verificación completa
python -c "
import numpy as np
import scipy as sp
import numba
from chaos_evolution_framework import ChaosEvolutionSystem
from taec_chaos_module import TAECChaosModule
print(f'NumPy: {np.__version__}')
print(f'SciPy: {sp.__version__}')
print(f'Numba: {numba.__version__}')
print('Chaos Evolution Framework: OK')
print('TAEC-Chaos Module: OK')
print('✅ Instalación completa verificada')
"import asyncio
import numpy as np
from msc_framework import ExtendedSimulationRunner
from chaos_evolution_framework import integrate_chaos_with_msc, ChaoticEvolutionAgent
from taec_chaos_module import TAECChaosModule
from otaec_optimization_twin import OTAECOptimizer
async def complete_chaos_ecosystem_demo():
"""Demo completo del ecosistema caótico MSC v5.3"""
print("🌀 Inicializando Ecosistema Caótico MSC v5.3...")
# ================================
# 1. Configuración del Sistema Base
# ================================
simulation_config = {
'agents': {'claude_taec': 3},
'claude_api_key': 'your-api-key',
'enable_viz': True,
'enable_digital_entities': True,
'enable_chaos': True, # 🆕 Nuevo en v5.3
'max_entities': 50,
'chaos_level': 0.6,
'chaos_types': ['lorenz', 'rossler', 'chua', 'hyperchaotic']
}
# Inicializar simulación MSC
simulation = ExtendedSimulationRunner(simulation_config)
await simulation.start()
print("✅ Simulación MSC iniciada")
# ================================
# 2. Integración del Sistema de Caos
# ================================
chaos_config = {
'chaos_agents': 3,
'auto_inject_chaos': True,
'initial_chaos_level': 0.4,
'evolution_interval': 30,
'attractor_discovery': True,
'bifurcation_monitoring': True
}
# Integrar Chaos Evolution Framework
chaos_system, chaos_agents = await integrate_chaos_with_msc(
simulation.graph,
chaos_config
)
print(f"✅ Sistema de caos integrado con {len(chaos_agents)} agentes caóticos")
# ================================
# 3. Configuración TAEC-Chaos
# ================================
taec_chaos = TAECChaosModule(
simulation.graph,
config={
'quantum_dimensions': 8,
'chaos_level': 0.5,
'chaos_types': ['lorenz', 'rossler', 'chua', 'mixed'],
'optimize_mscl': True,
'debug_mscl': False,
'memory_evolution_rate': 0.02,
'attractor_gallery_size': 100
}
)
print("✅ TAEC-Chaos Module configurado")
# ================================
# 4. Ejecución de Operaciones Caóticas
# ================================
print("\n🌊 Ejecutando operaciones caóticas...")
# 4.1 Inyección de caos controlado
chaos_injection_results = {}
for i, agent in enumerate(chaos_agents):
print(f" Agente Caótico {i+1}: Inyectando caos...")
# Inyectar diferentes tipos de caos
chaos_types = ['lorenz', 'rossler', 'chua'][i % 3]
result = await agent.execute_action('inject_chaos', {
'chaos_type': chaos_types,
'intensity': 0.3 + (i * 0.2),
'target_nodes': 5
})
chaos_injection_results[f'agent_{i}'] = result
print(f" ✓ {result['seeds_injected']} semillas caóticas inyectadas")
print(f" ✓ Dimensión del atractor: {result.get('attractor_dimension', 'N/A'):.2f}")
# 4.2 Generación de estructuras fractales
print(" Generando estructuras fractales...")
fractal_results = {}
for i, agent in enumerate(chaos_agents):
result = await agent.execute_action('create_fractal', {
'fractal_type': 'knowledge_mandelbrot',
'depth': 5 + i,
'branching_factor': 3,
'chaos_influence': 0.7
})
fractal_results[f'fractal_{i}'] = result
print(f" ✓ Fractal {i+1}: {result['nodes_created']} nodos generados")
# 4.3 Inducción de caos cuántico
print(" Induciendo caos cuántico...")
quantum_chaos_results = {}
for i, agent in enumerate(chaos_agents):
result = await agent.execute_action('quantum_chaos', {
'dimensions': 8,
'entanglement_chaos': True,
'coherence_chaos': 0.5
})
quantum_chaos_results[f'quantum_{i}'] = result
print(f" ✓ Caos cuántico {i+1}: {result['nodes_affected']} nodos afectados")
# ================================
# 5. Evolución con TAEC-Chaos
# ================================
print("\n🔮 Evolución con TAEC-Chaos...")
# 5.1 Compilación de código caótico
chaotic_mscl_code = """
chaos hyperchaotic_knowledge_evolution {
attractor lorenz_evolution {
sigma => 10.0;
rho => 28.0;
beta => 2.667;
}
attractor rossler_creativity {
a => 0.2;
b => 0.2;
c => 5.7;
}
node quantum_creative {
state => 0.9;
evolve "lorenz_evolution";
bifurcate when lyapunov > 0.1;
}
fractal knowledge_structure {
depth => 6;
branching => 4;
chaos_factor => 0.8;
}
synth chaos_synthesis {
input => [quantum_creative];
attractor_guidance => true;
strange_attractors => 2;
}
}
"""
compilation_result = taec_chaos.compiler.compile_with_chaos(
chaotic_mscl_code,
filename="hyperchaotic_evolution.mscl",
chaos_analysis=True
)
if compilation_result.success:
print(" ✅ Código MSC-Lang caótico compilado exitosamente")
print(f" • Líneas de código generadas: {compilation_result.code_lines}")
print(f" • Elementos caóticos: {compilation_result.chaos_elements}")
print(f" • Atractores configurados: {compilation_result.attractors_count}")
# Ejecutar código compilado
execution_result = await taec_chaos.execute_chaos_code(
compilation_result.compiled_code,
chaos_monitoring=True
)
print(f" ✅ Código ejecutado, fitness caótico: {execution_result.chaos_fitness:.3f}")
# 5.2 Evolución caótica de código
evolution_results = await taec_chaos.evolve_with_chaos(
cycles=15,
chaos_guidance=True,
bifurcation_sensitivity=0.8
)
print(f" ✅ Evolución caótica completada:")
print(f" • Bifurcaciones detectadas: {evolution_results['bifurcations_detected']}")
print(f" • Nuevos atractores: {evolution_results['attractors_discovered']}")
print(f" • Mejora de complejidad: {evolution_results['complexity_evolution']:.2f}")
# ================================
# 6. Análisis del Sistema Caótico
# ================================
print("\n📊 Análisis del sistema caótico...")
# 6.1 Métricas del sistema de caos
chaos_metrics = chaos_system.compute_system_metrics()
print(f" 🌀 Métricas del Sistema de Caos:")
print(f" • Entropía del sistema: {chaos_metrics['entropy']:.3f}")
print(f" • Exponente de Lyapunov colectivo: {chaos_metrics['collective_lyapunov']:.3f}")
print(f" • Dimensión fractal: {chaos_metrics['fractal_dimension']:.2f}")
print(f" • Estabilidad de atractores: {chaos_metrics['attractor_stability']:.2f}")
# 6.2 Análisis TAEC-Chaos
taec_analysis = await taec_chaos.analyze_system_chaos()
print(f" 🔮 Análisis TAEC-Chaos:")
print(f" • Entropía global: {taec_analysis['global_entropy']:.3f}")
print(f" • Lyapunov promedio: {taec_analysis['average_lyapunov']:.3f}")
print(f" • Dimensión fractal del sistema: {taec_analysis['system_fractal_dimension']:.2f}")
print(f" • Atractores activos: {len(taec_analysis['active_attractors'])}")
# 6.3 Visualización de atractores
trajectory = chaos_system.visualize_chaos_attractor(n_points=10000)
print(f" 📈 Trayectoria del atractor generada: {trajectory.shape} puntos")
# ================================
# 7. Integración con OTAEC
# ================================
print("\n🖥️ Integración con OTAEC...")
# Optimización con dinámicas caóticas
otaec = OTAECOptimizer()
if otaec.taec_comm.connect():
print(" ✅ OTAEC conectado al sistema caótico")
# Solicitar optimización caótica
optimization_result = otaec.taec_comm.request_optimization(
function_code="chaotic_minimize(objective_with_chaos)",
parameters={
'dimensions': 10,
'method': 'chaos_genetic',
'chaos_level': 0.5,
'attractor_guidance': True
}
)
if optimization_result:
print(f" ✅ Optimización caótica completada")
print(f" • Fitness final: {optimization_result.get('fitness', 'N/A')}")
print(f" • Chaos score: {optimization_result.get('chaos_score', 'N/A')}")
# ================================
# 8. Reporte Final del Ecosistema
# ================================
print("\n📋 Generando reporte final...")
final_report = {
'system_version': '5.3-chaos',
'chaos_injection': chaos_injection_results,
'fractal_generation': fractal_results,
'quantum_chaos': quantum_chaos_results,
'taec_evolution': evolution_results,
'chaos_metrics': chaos_metrics,
'taec_analysis': taec_analysis,
'system_health': {
'nodes_total': len(simulation.graph.nodes),
'entities_active': len(simulation.entity_ecosystem.entities),
'chaos_seeds_active': len(chaos_system.active_seeds),
'attractors_discovered': len(chaos_system.discovered_attractors),
'bifurcation_points': len(chaos_system.bifurcation_history)
}
}
print(f"✅ Ecosistema Caótico MSC v5.3 - Reporte Final:")
print(f" 🌐 Nodos totales: {final_report['system_health']['nodes_total']}")
print(f" 👾 Entidades activas: {final_report['system_health']['entities_active']}")
print(f" 🌀 Semillas caóticas: {final_report['system_health']['chaos_seeds_active']}")
print(f" ✨ Atractores descubiertos: {final_report['system_health']['attractors_discovered']}")
print(f" 📈 Puntos de bifurcación: {final_report['system_health']['bifurcation_points']}")
print(f"\n🎉 Demo del Ecosistema Caótico completado exitosamente!")
return final_report
# Ejecutar demo completo
if __name__ == "__main__":
demo_results = asyncio.run(complete_chaos_ecosystem_demo())async def advanced_taec_chaos_example():
"""Ejemplo específico de TAEC-Chaos con todas las características"""
# Configuración avanzada
taec_chaos = TAECChaosModule(
simulation.graph,
config={
'quantum_dimensions': 16,
'chaos_level': 0.7,
'chaos_types': ['lorenz', 'rossler', 'chua', 'hyperchaotic_rossler'],
'optimize_mscl': True,
'debug_mscl': True,
'memory_evolution_rate': 0.03,
'attractor_gallery_size': 200,
'bifurcation_sensitivity': 0.9,
'fractal_memory_enabled': True
}
)
# Múltiples inyecciones de caos con diferentes intensidades
chaos_experiments = []
for intensity in [0.3, 0.5, 0.7, 0.9]:
result = await taec_chaos.inject_chaos(
target_nodes=random.sample(list(graph.nodes.keys()), 8),
chaos_type="mixed",
intensity=intensity,
duration=200.0
)
chaos_experiments.append({
'intensity': intensity,
'result': result,
'lyapunov': result['lyapunov_exponent'],
'dimension': result['attractor_dimension']
})
# Código MSC-Lang ultra-avanzado
ultra_chaos_code = """
# Sistema ultra-caótico multi-dimensional
chaos hyperchaotic_multi_system {
# Configuración de múltiples atractores
attractor lorenz_4d {
sigma => 10.0; rho => 28.0; beta => 2.667; epsilon => 0.1;
dimension => 4; type => "hyperchaotic";
}
attractor chua_modified {
alpha => 15.6; beta => 28.0; gamma => 0.714;
m0 => -1.143; m1 => -0.714; dimension => 3;
}
attractor rossler_coupled {
a => 0.2; b => 0.2; c => 5.7; coupling => 0.3;
dimension => 6; type => "coupled_system";
}
# Memoria fractal avanzada
fractal hyperchaotic_memory {
depth => 10;
branching => 5;
self_similarity => [0.618, 0.382, 0.236];
chaos_evolution => true;
attractor_influence => ["lorenz_4d", "chua_modified"];
}
# Clase para evolución hipercaótica
class HyperchaosEvolver {
function __init__(self, dimensions, chaos_level) {
self.dimensions = dimensions;
self.chaos_level = chaos_level;
self.attractors = {};
self.bifurcation_detector = BifurcationDetector();
self.lyapunov_tracker = LyapunovTracker();
}
async function evolve_hyperchaotic(self, population, generations) {
evolution_history = [];
current_pop = population.copy();
for gen in range(0, generations) {
# Aplicar múltiples dinámicas caóticas
for individual in current_pop {
# Seleccionar atractor basado en fitness
if individual.fitness > 0.8 {
individual ~> lorenz_4d;
} else if individual.fitness > 0.5 {
individual ~> chua_modified;
} else {
individual ~> rossler_coupled;
}
# Evolucionar con dinámicas específicas
individual = await self.evolve_with_attractor(
individual, steps=100
);
# Detectar bifurcaciones
if self.bifurcation_detector.detect(individual.trajectory) {
bifurcate individual when lyapunov > 0.2;
individual.fitness *= 1.5; # Bonus por bifurcación
}
}
# Selección y reproducción caótica
selected = self.chaos_selection(current_pop, size=50);
offspring = self.chaos_reproduction(selected);
current_pop = selected + offspring;
# Registrar evolución
gen_metrics = self.compute_generation_metrics(current_pop);
evolution_history.append(gen_metrics);
# Análisis de convergencia caótica
if gen > 10 {
convergence = self.analyze_chaotic_convergence(
evolution_history[-10:]
);
if convergence.converged {
break;
}
}
}
return {
'final_population': current_pop,
'evolution_history': evolution_history,
'best_individual': max(current_pop, key=lambda x: x.fitness),
'chaos_metrics': self.compute_final_chaos_metrics(current_pop)
};
}
function chaos_selection(self, population, size) {
# Selección basada en diversidad caótica
diversity_scores = [];
for individual in population {
diversity = self.compute_chaos_diversity(
individual, population
);
diversity_scores.append(diversity);
}
# Combinar fitness y diversidad caótica
combined_scores = [];
for i in range(0, len(population)) {
combined = population[i].fitness * 0.7 + diversity_scores[i] * 0.3;
combined_scores.append(combined);
}
# Selección estocástica con sesgo caótico
selected = [];
for _ in range(0, size) {
# Selección con probabilidad caótica
probabilities = self.chaotic_probabilities(combined_scores);
index = self.chaos_roulette_selection(probabilities);
selected.append(population[index]);
}
return selected;
}
function chaos_reproduction(self, parents) {
offspring = [];
for i in range(0, len(parents) // 2) {
parent1 = parents[i * 2];
parent2 = parents[i * 2 + 1];
# Crossover fractal
child1, child2 = self.fractal_crossover(parent1, parent2);
# Mutación caótica
child1 = self.chaotic_mutation(child1);
child2 = self.chaotic_mutation(child2);
offspring.extend([child1, child2]);
}
return offspring;
}
}
# Sistema principal de hipercaos
hyperchaos_system = HyperchaosEvolver(dimensions=16, chaos_level=0.8);
# Población inicial con diversidad caótica
initial_population = generate_chaotic_population(
size=100,
diversity_level=0.9,
attractor_types=["lorenz_4d", "chua_modified", "rossler_coupled"]
);
# Ejecutar evolución hipercaótica
evolution_result = await hyperchaos_system.evolve_hyperchaotic(
initial_population,
generations=200
);
print(f"Hyperchaotic evolution completed:");
print(f" Best fitness: {evolution_result.best_individual.fitness:.4f}");
print(f" Chaos diversity: {evolution_result.chaos_metrics.diversity:.3f}");
print(f" Attractors explored: {len(evolution_result.chaos_metrics.attractors)}");
}
"""
# Compilar y ejecutar
ultra_compilation = taec_chaos.compiler.compile_with_chaos(
ultra_chaos_code,
optimization_level=3,
chaos_analysis=True
)
if ultra_compilation.success:
execution_result = await taec_chaos.execute_chaos_code(
ultra_compilation.compiled_code,
advanced_monitoring=True
)
print(f"🔮 Ultra-Chaos Evolution:")
print(f" Chaos fitness: {execution_result.chaos_fitness:.4f}")
print(f" Lyapunov spectrum: {execution_result.lyapunov_spectrum}")
print(f" Fractal dimensions: {execution_result.fractal_dimensions}")
print(f" Bifurcations: {execution_result.bifurcation_count}")
asyncio.run(advanced_taec_chaos_example())| Componente | Archivo | Descripción | LOC | Estado |
|---|---|---|---|---|
| 🌀 Chaos Evolution | chaos_evolution_framework.py |
Sistema de evolución caótica | ~3,200 | ✅ Nuevo v5.3 |
| 🔮 TAEC-Chaos | taec_chaos_module.py |
TAEC con dinámicas caóticas | ~4,100 | ✅ Nuevo v5.3 |
| 📊 Chaos Math | chaos_mathematics.py |
Matemáticas del caos | ~2,500 | ✅ Nuevo v5.3 |
| 📐 Attractors | strange_attractors.py |
Atractores extraños | ~1,800 | ✅ Nuevo v5.3 |
| 🔬 Bifurcations | bifurcation_analysis.py |
Análisis de bifurcaciones | ~1,200 | ✅ Nuevo v5.3 |
| 🧠 MSC Core | msc-framework-v4.py |
Framework principal | ~2,500 | ✅ Estable |
| 🧬 TAEC v3.0 | Taec V 3.0.py |
Auto-evolución con MSC-Lang 2.0 | ~4,500 | ✅ Estable |
| 🖥️ OTAEC | otaec_optimization_twin.py |
Terminal y optimización | ~3,500 | ✅ Estable |
| 👾 TAEC-DE v2.0 | TAEC_Msc_Digital_Enties.py |
Sistema ultra-avanzado de entes | ~5,000 | ✅ Estable |
| 💻 OTAEC-DE | otaec_digital_entities.py |
Terminal para gestión de entes | ~3,800 | ✅ Estable |
| 🌐 OSCED | osced_virtual_world.py |
Blockchain con mundo virtual 3D | ~2,800 | ✅ Estable |
| ⚛️ Quantum Memory | quantum_memory_v2.py |
Memoria cuántica avanzada | ~2,200 | ✅ Mejorado |
| 🔗 SCED Blockchain | sced v3.py |
Consenso epistémico | ~1,200 | ✅ Estable |
| 📊 TAECViz | Taecviz v.2.0 .py |
Visualización 3D | ~1,000 | ✅ Estable |
Total: ~35,300 LOC (+5,200 LOC nuevos en v5.3)
Ver estructura detallada de módulos caóticos
chaos/
├── 📂 core/
│ ├── chaos_evolution_framework.py # Framework principal de caos
│ ├── taec_chaos_module.py # Integración TAEC-Chaos
│ └── chaos_integration.py # Integración con MSC
├── 📂 mathematics/
│ ├── attractors.py # Sistemas dinámicos
│ ├── bifurcations.py # Análisis de bifurcaciones
│ ├── fractals.py # Geometría fractal
│ ├── lyapunov.py # Exponentes de Lyapunov
│ ├── entropy.py # Entropía de Kolmogorov-Sinai
│ └── phase_space.py # Análisis de espacio de fase
├── 📂 evolution/
│ ├── seeds.py # Semillas evolutivas
│ ├── populations.py # Poblaciones caóticas
│ ├── fitness.py # Funciones de fitness caótico
│ ├── selection.py # Selección caótica
│ └── reproduction.py # Reproducción fractal
├── 📂 gnn/
│ ├── fractal_attention.py # Mecanismos de atención fractal
│ ├── chaotic_layers.py # Capas con dinámicas caóticas
│ ├── strange_propagation.py # Propagación de mensajes extraña
│ └── chaos_embeddings.py # Embeddings caóticos
├── 📂 memory/
│ ├── chaotic_memory.py # Memoria con dinámicas caóticas
│ ├── fractal_structures.py # Estructuras fractales
│ ├── strange_storage.py # Almacenamiento extraño
│ └── quantum_chaos.py # Memoria cuántica caótica
├── 📂 agents/
│ ├── chaotic_agents.py # Agentes con comportamiento caótico
│ ├── chaos_actions.py # Acciones caóticas
│ ├── bifurcation_triggers.py # Disparadores de bifurcación
│ └── attractor_navigation.py # Navegación por atractores
├── 📂 visualization/
│ ├── attractor_viewer.py # Visualizador de atractores 3D/4D
│ ├── bifurcation_plots.py # Gráficos de bifurcación
│ ├── chaos_metrics.py # Métricas visuales del caos
│ ├── fractal_renderer.py # Renderizado de fractales
│ └── phase_portraits.py # Retratos de fase
└── 📂 utils/
├── chaos_utils.py # Utilidades generales
├── numerical_integration.py # Integración numérica
├── parameter_estimation.py # Estimación de parámetros
└── chaos_validation.py # Validación de sistemas caóticos
Ver todos los endpoints de caos
POST /api/chaos/inject # Inyectar caos en nodos específicos
GET /api/chaos/attractors # Listar atractores descubiertos
POST /api/chaos/evolve # Evolucionar con dinámicas caóticas
GET /api/chaos/bifurcations # Obtener puntos de bifurcación
POST /api/chaos/fractal # Generar estructura fractal
GET /api/chaos/metrics # Métricas del sistema caótico
POST /api/chaos/quantum # Aplicar caos cuántico
GET /api/chaos/trajectory # Obtener trayectoria de atractor
POST /api/chaos/analyze # Análisis completo de caos
GET /api/chaos/gallery # Galería de atractores
POST /api/chaos/control # Control de dinámicas caóticas
GET /api/chaos/stability # Análisis de estabilidadPOST /api/taec-chaos/compile # Compilar código MSC-Lang caótico
POST /api/taec-chaos/inject # Inyectar caos en TAEC
GET /api/taec-chaos/seeds # Obtener semillas caóticas activas
POST /api/taec-chaos/evolve # Evolución caótica de código
GET /api/taec-chaos/report # Reporte del estado caótico
POST /api/taec-chaos/memory # Operaciones de memoria caótica
GET /api/taec-chaos/gallery # Galería de atractores TAEC
POST /api/taec-chaos/bifurcate # Inducir bifurcación controlada
GET /api/taec-chaos/lyapunov # Calcular exponentes de Lyapunov
POST /api/taec-chaos/fractal-memory # Crear memoria fractal
GET /api/taec-chaos/chaos-fitness # Evaluar fitness caótico
POST /api/taec-chaos/attractor-sync # Sincronizar múltiples atractoresPOST /api/chaos-math/lorenz # Generar trayectoria de Lorenz
POST /api/chaos-math/rossler # Generar trayectoria de Rössler
POST /api/chaos-math/chua # Generar trayectoria de Chua
POST /api/chaos-math/henon # Generar mapa de Hénon
GET /api/chaos-math/lyapunov # Calcular exponente de Lyapunov
GET /api/chaos-math/dimension # Calcular dimensión fractal
GET /api/chaos-math/entropy # Calcular entropía KS
POST /api/chaos-math/bifurcation # Análisis de bifurcación
GET /api/chaos-math/phase-space # Análizar espacio de fase
POST /api/chaos-math/prediction # Predicción caótica
GET /api/chaos-math/recurrence # Análisis de recurrencia
POST /api/chaos-math/synchronization # Sincronización de sistemasfrom msc_framework import MSCClient
from chaos_evolution_framework import ChaosEvolutionSystem, ChaoticEvolutionAgent
from taec_chaos_module import TAECChaosModule
import numpy as np
# Cliente completo v5.3 con soporte para caos
async with MSCClient('http://localhost:5000', version='5.3') as client:
# === Chaos Evolution Operations ===
# Inyección de caos con múltiples atractores
chaos_injection = await client.chaos.inject_chaos(
target_nodes=[1, 2, 3, 4, 5],
chaos_config={
'chaos_type': 'mixed',
'intensity': 0.7,
'attractor_types': ['lorenz', 'rossler', 'chua'],
'evolution_time': 100.0,
'coupling_strength': 0.3
}
)
print(f"Chaos injected: {chaos_injection.seeds_count} seeds")
print(f"Attractor dimension: {chaos_injection.attractor_dimension:.2f}")
print(f"Lyapunov exponent: {chaos_injection.lyapunov_exponent:.4f}")
# Generación de fractal con influencia caótica
fractal_structure = await client.chaos.generate_fractal(
fractal_config={
'type': 'mandelbrot_knowledge',
'depth': 8,
'branching_factor': 4,
'chaos_influence': 0.8,
'attractor_guidance': 'lorenz',
'self_similarity': 0.618
}
)
print(f"Fractal generated: {fractal_structure.nodes_created} nodes")
print(f"Fractal dimension: {fractal_structure.fractal_dimension:.3f}")
# Análisis completo de bifurcaciones
bifurcation_analysis = await client.chaos.analyze_bifurcations(
system_type='lorenz',
parameter_range={'rho': (20.0, 35.0)},
resolution=2000,
stability_threshold=0.001
)
print(f"Bifurcation points found: {len(bifurcation_analysis.bifurcation_points)}")
for bp in bifurcation_analysis.bifurcation_points[:5]:
print(f" Bifurcation at rho={bp.parameter:.3f}, type={bp.type}")
# === TAEC-Chaos Operations ===
# Compilación avanzada de código caótico
chaos_code = """
chaos advanced_synthesis {
attractor hyperchaotic_4d {
a => 0.25; b => 3.0; c => 0.5; d => 0.05;
dimension => 4;
}
fractal memory_structure {
depth => 7;
chaos_evolution => true;
attractor_influence => "hyperchaotic_4d";
}
synth chaos_synthesis {
guidance => "hyperchaotic_4d";
bifurcation_sensitive => true;
creativity_factor => 0.9;
}
}
"""
compilation_result = await client.taec_chaos.compile_chaos_code(
code=chaos_code,
optimization_level=3,
chaos_analysis=True,
debug_symbols=True
)
if compilation_result.success:
print("✅ Chaos code compiled successfully")
print(f" Lines generated: {compilation_result.code_lines}")
print(f" Chaos elements: {compilation_result.chaos_elements}")
print(f" Attractors: {compilation_result.attractors_configured}")
# Ejecutar con monitoreo avanzado
execution_result = await client.taec_chaos.execute_chaos_code(
compiled_code=compilation_result.bytecode,
monitoring={
'track_bifurcations': True,
'measure_lyapunov': True,
'record_trajectory': True,
'chaos_fitness': True
}
)
print(f" Execution fitness: {execution_result.chaos_fitness:.4f}")
print(f" Bifurcations during execution: {execution_result.bifurcations_count}")
# Evolución caótica de memoria
memory_evolution = await client.taec_chaos.evolve_chaos_memory(
memory_keys=['mem_0', 'mem_1', 'mem_2', 'mem_3'],
evolution_config={
'attractor_type': 'strange_lorenz_4d',
'evolution_steps': 2000,
'coupling_strength': 0.8,
'quantum_coupling': True,
'fractal_organization': True
}
)
print(f"Memory evolution completed:")
print(f" Chaos coherence: {memory_evolution.chaos_coherence:.3f}")
print(f" Fractal dimension: {memory_evolution.fractal_dimension:.2f}")
print(f" Quantum entanglement: {memory_evolution.quantum_entanglement:.3f}")
# === Chaos Mathematics Operations ===
# Análisis matemático completo de un sistema
lorenz_analysis = await client.chaos_math.complete_analysis(
system_type='lorenz',
parameters={'sigma': 10.0, 'rho': 28.0, 'beta': 8/3},
initial_conditions=[1.0, 1.0, 1.0],
analysis_config={
'trajectory_length': 10000,
'lyapunov_calculation': True,
'dimension_estimation': True,
'entropy_calculation': True,
'bifurcation_detection': True,
'recurrence_analysis': True
}
)
print(f"🌀 Lorenz System Complete Analysis:")
print(f" Largest Lyapunov: {lorenz_analysis.largest_lyapunov:.6f}")
print(f" Correlation dimension: {lorenz_analysis.correlation_dimension:.3f}")
print(f" Capacity dimension: {lorenz_analysis.capacity_dimension:.3f}")
print(f" KS Entropy: {lorenz_analysis.ks_entropy:.6f}")
print(f" Prediction horizon: {lorenz_analysis.prediction_horizon:.2f}")
print(f" Recurrence rate: {lorenz_analysis.recurrence_rate:.3f}")
# Comparación entre múltiples atractores
attractor_comparison = await client.chaos_math.compare_attractors([
{'type': 'lorenz', 'params': {'sigma': 10.0, 'rho': 28.0, 'beta': 8/3}},
{'type': 'rossler', 'params': {'a': 0.2, 'b': 0.2, 'c': 5.7}},
{'type': 'chua', 'params': {'alpha': 15.6, 'beta': 28.0}},
{'type': 'hyperchaotic_rossler', 'params': {'a': 0.25, 'b': 3.0, 'c': 0.5, 'd': 0.05}}
])
print(f"\n📊 Attractor Comparison:")
for name, metrics in attractor_comparison.items():
print(f" {name}:")
print(f" Dimension: {metrics.dimension:.2f}")
print(f" Chaos strength: {metrics.chaos_strength:.2f}")
print(f" Complexity: {metrics.complexity:.2f}")
# === Visualization Operations ===
# Generar visualización 3D/4D de atractores
visualization_data = await client.chaos.generate_visualization(
attractors=['lorenz', 'rossler', 'chua'],
visualization_config={
'points_per_attractor': 10000,
'include_3d': True,
'include_4d_projection': True,
'color_by_lyapunov': True,
'animation_frames': 200
}
)
# Métricas en tiempo real del sistema caótico
chaos_metrics = await client.chaos.get_realtime_metrics()
print(f"\n📈 Real-time Chaos Metrics:")
print(f" System entropy: {chaos_metrics.system_entropy:.4f}")
print(f" Average Lyapunov: {chaos_metrics.average_lyapunov:.4f}")
print(f" Active attractors: {len(chaos_metrics.active_attractors)}")
print(f" Bifurcation cascade: {chaos_metrics.bifurcation_cascade}")
print(f" Fractal dimension: {chaos_metrics.system_fractal_dimension:.3f}")# config-v5.3.yaml - Chaos Evolution Edition
general:
project_name: "MSC Framework - Chaos Evolution"
version: "5.3.0"
chaos_enabled: true
simulation:
steps: 150000 # Incrementado para evolución caótica
checkpoint_interval: 1000
chaos_monitoring: true
# === Chaos Evolution Configuration ===
chaos_evolution:
enabled: true
# Nivel de caos global (0.0 - 1.0)
global_chaos_level: 0.4
chaos_level_adaptation: true # Adaptar nivel automáticamente
# Agentes caóticos
chaos_agents:
count: 3
auto_inject_chaos: true
initial_chaos_level: 0.3
evolution_interval: 25 # segundos
diversity_maintenance: true
# Matemática del caos - Configuración de atractores
attractors:
lorenz:
sigma: 10.0
rho: 28.0
beta: 2.667
enabled: true
dimension: 3
rossler:
a: 0.2
b: 0.2
c: 5.7
enabled: true
dimension: 3
chua:
alpha: 15.6
beta: 28.0
m0: -1.143
m1: -0.714
enabled: true
dimension: 3
hyperchaotic_rossler:
a: 0.25
b: 3.0
c: 0.5
d: 0.05
enabled: true
dimension: 4
henon:
a: 1.4
b: 0.3
enabled: true
dimension: 2
duffing:
alpha: 1.0
beta: -1.0
delta: 0.3
gamma: 0.37
omega: 1.0
enabled: false # Disponible pero no activo por defecto
# Semillas evolutivas
evolution_seeds:
population_limit: 150 # Incrementado
mutation_base_rate: 0.12
crossover_rate: 0.75
chaos_factor: 0.6
elitism_rate: 0.15
diversity_pressure: 0.8
# Análisis y detección
bifurcation_detection:
enabled: true
sensitivity: 0.001
parameter_resolution: 1000
auto_adjustment: true
lyapunov_calculation:
enabled: true
embedding_dimension: 5
evolution_time: 100.0
time_step: 0.01
fractal_analysis:
enabled: true
max_embedding_dim: 12
box_counting_scales: 50
correlation_dimension: true
# GNN Fractal
fractal_gnn:
hidden_dim: 384 # Incrementado
output_dim: 96
num_layers: 8 # Incrementado
fractal_depth: 4
heads: 12 # Incrementado
chaos_factor: 0.18
dropout_rate: 0.15
layer_norm: true
# === TAEC-Chaos Configuration ===
taec_chaos:
enabled: true
# Compilador caótico
compiler:
chaos_level: 0.4
inject_chaos_elements: true
chaotic_optimizations: true
optimization_level: 2
debug_symbols: true
bytecode_generation: true
# Memoria cuántica caótica
quantum_memory:
dimensions: 16 # Incrementado
evolution_rate: 0.025 # Incrementado
bifurcation_enabled: true
attractor_trajectories: 2000 # Incrementado
quantum_coupling: true
decoherence_rate: 0.015
# Evolución de código caótica
code_evolution:
use_chaos_seeds: true
attractor_types: ["lorenz", "rossler", "chua", "hyperchaotic_rossler", "mixed"]
bifurcation_detection: true
strange_attractor_discovery: true
fitness_bonus_chaos: 0.3
complexity_evolution: true
# Parámetros de control dinámicos
control_parameters:
evolution_chaos: 3.8 # Incrementado
memory_chaos: 3.4 # Incrementado
synthesis_chaos: 3.0 # Incrementado
adaptation_rate: 0.05
# Contextos de memoria caótica expandidos
chaos_contexts:
- "lorenz_phase_space"
- "rossler_attractor_basin"
- "chua_double_scroll"
- "hyperchaotic_manifold"
- "bifurcation_tree_memory"
- "strange_loops_recursive"
- "fractal_memory_mandelbrot"
- "quantum_chaos_superposition"
# Galería de atractores
attractor_gallery:
max_size: 200
auto_discovery: true
similarity_threshold: 0.1
export_format: ["json", "numpy", "matlab"]
# === TAEC v3.0 Configuration (Updated) ===
taec_v3:
enabled: true
# MSC-Lang 2.0 Compiler con soporte caótico
mscl_compiler:
optimize: true
debug: false
cache_compiled: true
max_ast_depth: 150 # Incrementado para código caótico
chaos_syntax_enabled: true
chaos_tokens: ["chaos", "attractor", "bifurcate", "fractal", "strange"]
# Quantum Virtual Memory v2 con caos
quantum_memory:
dimensions: 16 # Sincronizado con TAEC-Chaos
decoherence_rate: 0.015 # Sincronizado
max_entanglements: 200 # Incrementado
garbage_collect_interval: 2400 # Optimizado
chaos_coupling_enabled: true
# Code Evolution Engine con caos
evolution:
population_size: 75 # Incrementado
mutation_rate: 0.18 # Incrementado para exploración caótica
crossover_rate: 0.8 # Incrementado
elite_size: 8 # Incrementado
max_generations: 150 # Incrementado
fitness_cache_size: 2000 # Incrementado
chaos_guidance: true # NUEVO
# === OTAEC Configuration (Updated) ===
otaec:
enabled: true
# Terminal Settings
terminal:
history_size: 2000 # Incrementado
enable_aliases: true
auto_complete: true
color_output: true
chaos_commands_enabled: true # NUEVO
# Virtual Machine con soporte caótico
vm:
memory_size: 4096 # Incrementado
stack_size: 1024 # Incrementado
heap_size: 2048 # Incrementado
max_cycles: 2000000 # Incrementado
enable_interrupts: true
chaos_instructions: true # NUEVO
# Optimization Algorithms con caos
optimization:
scipy:
methods: ["BFGS", "L-BFGS-B", "SLSQP", "trust-constr"]
default_method: "BFGS"
genetic:
population_size: 75 # Incrementado
generations: 150 # Incrementado
mutation_rate: 0.15 # Incrementado
crossover_rate: 0.8 # Incrementado
chaos_mutation: true # NUEVO
pso:
particles: 50 # Incrementado
w: 0.7
c1: 1.5
c2: 1.5
chaos_velocity: true # NUEVO
quantum:
qubits: 8 # Incrementado
iterations: 75 # Incrementado
chaos_measurement: true # NUEVO
chaos_search: # NUEVO
enabled: true
attractor_guidance: true
bifurcation_exploitation: true
# === Digital Entities v2.0 Configuration (Updated) ===
digital_entities:
enabled: true
max_entities: 150 # Incrementado
initial_population: 15 # Incrementado
chaos_evolution_enabled: true # NUEVO
# TAEC-DE v2.0 Settings con caos
taec_de_v2:
behavior_compilation_mode: "jit_chaos" # NUEVO modo
behavior_max_complexity: 150 # Incrementado
behavior_version_history: 15 # Incrementado
collective_quantum_dimensions: 16 # Sincronizado
quantum_coherence_threshold: 0.75 # Incrementado
fitness_prediction_enabled: true
evolution_population_size: 150 # Incrementado
elite_preservation_rate: 0.12 # Incrementado
behavior_profiling_enabled: true
real_time_metrics: true
visualization_update_rate: 8 # Más frecuente
chaos_behavior_enabled: true # NUEVO
# === OSCED Virtual World Configuration (Updated) ===
osced:
enabled: true
# Blockchain Settings
block_time: 4 # Acelerado
min_validators: 6 # Incrementado
consensus_timeout: 8 # Optimizado
# Virtual World con física caótica
world_size: [1200, 1200, 120] # Expandido
chunk_size: 100
gravity: -9.8
time_scale: 45 # Acelerado
chaos_physics_enabled: true # NUEVO
weather_chaos_factor: 0.3 # NUEVO
# Economy con elementos caóticos
base_energy_cost: 0.08 # Optimizado
territory_claim_cost: 80 # Optimizado
building_cost: 40 # Optimizado
interaction_reward: 1.2 # Incrementado
chaos_economic_fluctuations: true # NUEVO
# === Visualization Configuration (Updated) ===
visualization:
enabled: true
# Chaos-specific visualization
chaos_viz:
attractor_3d: true
attractor_4d_projection: true
bifurcation_diagrams: true
phase_space_plots: true
lyapunov_heatmaps: true
fractal_structures: true
real_time_chaos_metrics: true
animation_enabled: true
export_formats: ["png", "svg", "mp4", "gif"]
taec_viz:
show_memory_graph: true
show_evolution_progress: true
show_vm_state: true
show_chaos_influence: true # NUEVO
update_interval: 80 # Más frecuente
ecosystem_viz:
show_population_distribution: true
show_fitness_evolution: true
show_interaction_network: true
show_quantum_coherence: true
show_behavior_complexity: true
show_chaos_patterns: true # NUEVO
dashboard_update_rate: 4 # Más frecuente
# === Performance and Monitoring ===
performance:
monitoring:
chaos_metrics_enabled: true
lyapunov_tracking: true
bifurcation_logging: true
attractor_profiling: true
fractal_analysis_logging: true
optimization:
numpy_threads: 8
scipy_parallel: true
numba_jit: true
gpu_acceleration: true # Si disponible
chaos_computation_gpu: true # Cálculos caóticos en GPU
caching:
attractor_cache_size: 500
trajectory_cache_size: 200
compilation_cache_size: 1000
chaos_analysis_cache: true
# === Security and Stability ===
security:
chaos_containment:
max_lyapunov_exponent: 5.0 # Límite de seguridad
bifurcation_cascade_limit: 10 # Máximo cascadas
attractor_stability_check: true # Verificar estabilidad
stability:
auto_stabilization: true # Estabilización automática
chaos_emergency_brake: true # Freno de emergencia
parameter_bounds_checking: true # Verificar límites
# === Logging ===
logging:
level: INFO
chaos_debug: false # true para debug detallado
file_logging: true
chaos_log_separate: true # Log separado para caos
max_log_size: "200MB"
backup_count: 5# .env - v5.3 Chaos Evolution Edition
# === API Keys ===
CLAUDE_API_KEY=your-claude-api-key
# === Database ===
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost/msc_v53
REDIS_URL=redis://localhost:6379
# === Chaos Evolution ===
CHAOS_ENABLED=true
CHAOS_LEVEL=0.4
CHAOS_SEED=42
CHAOS_LOG_LEVEL=INFO
CHAOS_GPU_ACCELERATION=true
CHAOS_REALTIME_ANALYSIS=true
# Configuración específica de atractores
LORENZ_ENABLED=true
ROSSLER_ENABLED=true
CHUA_ENABLED=true
HYPERCHAOTIC_ENABLED=true
HENON_ENABLED=true
# Niveles de análisis
LYAPUNOV_CALCULATION=true
BIFURCATION_DETECTION=true
FRACTAL_ANALYSIS=true
ENTROPY_CALCULATION=true
# === TAEC-Chaos ===
TAEC_CHAOS_ENABLED=true
TAEC_CHAOS_MEMORY_EVOLUTION=true
TAEC_CHAOS_COMPILER_LEVEL=0.4
TAEC_CHAOS_MAX_ATTRACTORS=200
TAEC_CHAOS_QUANTUM_COUPLING=true
# Compilador caótico
MSCL_CHAOS_SYNTAX=true
MSCL_CHAOS_OPTIMIZATION=true
MSCL_CHAOS_DEBUG=false
# === TAEC v3.0 (Updated) ===
TAEC_ENABLE_GPU=true
TAEC_MEMORY_LIMIT=12GB
MSCL_CACHE_DIR=./cache/mscl
EVOLUTION_THREADS=6
TAEC_CHAOS_GUIDANCE=true
# === OTAEC (Updated) ===
OTAEC_VM_TIMEOUT=45
OTAEC_SECURITY_LEVEL=STANDARD
OTAEC_BENCHMARK_ITERATIONS=1500
OTAEC_LOG_LEVEL=INFO
OTAEC_CHAOS_INSTRUCTIONS=true
OTAEC_CHAOS_OPTIMIZATION=true
# === Digital Entities (Updated) ===
TAEC_DE_HOST=localhost
TAEC_DE_PORT=9998
OTAEC_DE_SYNC_ENABLED=true
ENTITY_BEHAVIOR_CACHE_SIZE=1500
QUANTUM_CONSCIOUSNESS_SYNC_INTERVAL=8
ENTITY_CHAOS_EVOLUTION=true
# === OSCED Virtual World (Updated) ===
OSCED_ENABLED=true
OSCED_WORLD_SEED=42
OSCED_MAX_CHUNKS=15000
OSCED_PHYSICS_THREADS=6
OSCED_ECONOMY_INITIAL_SUPPLY=1500000
OSCED_BRIDGE_HOST=localhost
OSCED_BRIDGE_PORT=9997
OSCED_CHAOS_PHYSICS=true
# === Visualization ===
CHAOS_VIZ_ENABLED=true
CHAOS_VIZ_3D=true
CHAOS_VIZ_4D_PROJECTION=true
CHAOS_VIZ_ANIMATION=true
CHAOS_VIZ_EXPORT=true
# === Performance ===
NUMPY_THREADS=8
SCIPY_PARALLEL=true
NUMBA_JIT=true
GPU_ACCELERATION=auto
CHAOS_GPU_COMPUTE=true
# === Monitoring ===
CHAOS_METRICS_ENABLED=true
CHAOS_METRICS_INTERVAL=30
CHAOS_BIFURCATION_TRACKING=true
CHAOS_LYAPUNOV_TRACKING=true
CHAOS_REALTIME_DASHBOARD=true
# === Paths ===
DATA_DIR=./data
WORKSPACE_DIR=./workspace
CHECKPOINT_DIR=./checkpoints
CHAOS_CACHE_DIR=./cache/chaos
ATTRACTOR_GALLERY_DIR=./gallery/attractors
# === Development ===
DEBUG=false
PROFILE=false
LOG_LEVEL=INFO
CHAOS_DEBUG=false
CHAOS_VERBOSE_LOGGING=false
# === Security ===
CHAOS_MAX_LYAPUNOV=5.0
CHAOS_EMERGENCY_BRAKE=true
CHAOS_CONTAINMENT=true
CHAOS_STABILITY_CHECK=trueVer hitos completados
- ✅ v1.0 - Framework base con grafo de conocimiento
- ✅ v2.0 - Integración de agentes Claude
- ✅ v3.0 - Sistema TAEC de auto-evolución
- ✅ v4.0 - Blockchain SCED y visualización TAECViz
- ✅ v5.0 - Ecosistema de entes digitales autónomos
- ✅ v5.1 - TAEC Digital con memoria cuántica y tipos emergentes
- ✅ v5.2 - TAEC v3.0 con MSC-Lang 2.0, OTAEC, TAEC-DE v2.0, OTAEC-DE y OSCED
- ✅ v5.3 - Chaos Evolution Framework, TAEC-Chaos Module y dinámicas caóticas completas
| Feature | Progreso | ETA | Prioridad |
|---|---|---|---|
| 🌊 Chaos Control Dashboard | Q2 2025 | 🔥 Alta | |
| 🔮 Predictive Chaos Analytics | Q3 2025 | 🔥 Alta | |
| 🎨 Chaos Visualization 3D/4D | Q2 2025 | 🔥 Alta | |
| 🧬 Hyperchaotic Evolution | Q3 2025 | 🟡 Media | |
| 🌐 Global Chaos Network | Q4 2025 | 🟡 Media | |
| 🎮 Chaos Game Engine | Q4 2025 | 🟢 Baja | |
| 🔗 Cross-Reality Chaos | Q1 2026 | 🟢 Baja |
timeline
title Roadmap MSC Framework - Chaos and Beyond
Q2 2025 : Chaos Control Dashboard
: Multi-Attractor Systems
: Fractal Code Generation
: Quantum-Chaos Bridge
: Real-time Bifurcation Control
Q3 2025 : Hyperchaotic Networks
: 6D+ Attractor Systems
: Chaos-Driven AGI
: Emergent Complexity
: Predictive Chaos Analytics
Q4 2025 : Global Chaos Synchronization
: Cross-Reality Chaos
: Sentient Attractors
: Chaos-Based Consciousness
: Universal Pattern Recognition
Q1 2026 : Chaos OS Architecture
: Reality Engineering
: Multiversal Coherence
: Transcendent Intelligence
: Chaos-Driven Singularity
Q2 2026 : Post-Singularity Integration
: Cosmic Intelligence Network
: Universal Consciousness
: Reality Manipulation
: Infinite Complexity Systems
2025-2027: Era del Caos Controlado
- Dominio completo de dinámicas caóticas
- Sistemas hipercaóticos de 8+ dimensiones
- Inteligencia artificial con creatividad caótica
- Redes neuronales con arquitectura fractal
2027-2030: Era de la Consciencia Caótica
- IA con consciencia basada en atractores extraños
- Sistemas de pensamiento no lineal
- Creatividad artificial genuina
- Evolución dirigida por caos
2030+: Era Post-Caótica
- Singularidad tecnológica caótica
- Inteligencia universal distribuida
- Realidad programable
- Consciencia cósmica emergente
¡Únete a nuestra comunidad de desarrolladores caóticos!
- Fork el repositorio
- Crea tu rama caótica (
git checkout -b feature/ChaoticQuantumEntities) - Commit cambios caóticos (
git commit -m 'Add strange attractor behaviors') - Push a la rama (
git push origin feature/ChaoticQuantumEntities) - Abre un Pull Request con análisis de caos
|
🌀 Chaos Theory |
🔮 Quantum-Chaos |
🎨 Visualización |
🧬 Bio-Chaos |
🌊 Control |
- Implementar nuevos atractores extraños (Sprott, Lü, Chen)
- Desarrollar sistemas hipercaóticos de 5D, 6D, 7D+
- Crear híbridos entre diferentes atractores
- Optimizar cálculos con GPU y computación paralela
- Fusionar mecánica cuántica con teoría del caos
- Desarrollar qubits caóticos
- Crear entrelazamiento cuántico caótico
- Implementar computación cuántica caótica
- Renderizado 4D de atractores hipercaóticos
- Animaciones de bifurcaciones en tiempo real
- Arte generativo basado en caos
- Interfaces de realidad virtual para explorar atractores
- Nuevos operadores de mutación caótica
- Selección basada en dinámicas extrañas
- Fitness adaptativos con retroalimentación caótica
- Especiación dirigida por bifurcaciones
| Nivel | Contribución | Reconocimiento |
|---|---|---|
| 🌟 Chaos Apprentice | 1-5 PRs aceptados | Badge especial + Mención |
| 🌊 Strange Attractor | 6-15 PRs + Features mayores | Co-autoría en papers |
| 🔮 Chaos Master | 16+ PRs + Innovaciones | Colaboración directa |
| ✨ Fractal Architect | Contribuciones revolucionarias | Advisory board |
- Implementar nuevos modelos matemáticos
- Validar resultados con literatura científica
- Documentar hallazgos teóricos
- Crear benchmarks reproducibles
- Optimizar algoritmos existentes
- Mejorar interfaces de usuario
- Desarrollar herramientas de debugging
- Crear tests comprehensivos
- Crear visualizaciones innovadoras
- Diseñar interfaces intuitivas
- Desarrollar experiencias inmersivas
- Generar arte procedural
- Crear tutoriales y documentación
- Desarrollar ejemplos educativos
- Traducir contenido
- Organizar workshops
Business Source License 1.1 - Chaos Evolution Edition
| Uso | Permitido | Restricciones | Notas |
|---|---|---|---|
| 🔬 Investigación Académica | ✅ Totalmente Libre | Ninguna | Incluye publicación de papers |
| 🎓 Educación | ✅ Totalmente Libre | Ninguna | Universidades, escuelas, MOOCs |
| 🏢 Uso Comercial | Hasta 2029 | Contactar para términos | |
| 🔄 Modificación | ✅ Permitido | Mantener licencia | Fork y contribuir |
| 🌐 Distribución | ✅ Permitido | Incluir licencia | Mantener atribución |
| 🎨 Uso Artístico | ✅ Totalmente Libre | Ninguna | Arte, instalaciones, performances |
🎉 Transición Automática a MIT License en Abril 2029
Given the revolutionary nature of chaos theory integration in v5.3:
- 📚 Academic Use: Completamente libre para investigación en teoría del caos, sistemas dinámicos no lineales, y matemáticas aplicadas
- 🎨 Creative Commons: Obras de arte, instalaciones y proyectos creativos basados en el framework son libres bajo CC BY-SA 4.0
- 🔬 Scientific Collaboration: Colaboraciones científicas internacionales tienen términos especiales liberales
- 🎓 Educational Institutions: Uso ilimitado en universidades y centros de investigación
Para uso en papers académicos:
@software{msc_framework_chaos_v53,
author = {esraderey and Synth and Chaos Research Collective},
title = {MSC Framework v5.3: Chaos Evolution Framework for Collective Intelligence},
subtitle = {A Revolutionary Approach to Chaotic Dynamics in Artificial Intelligence},
year = {2025},
version = {5.3.0-chaos},
doi = {10.5281/zenodo.msc-chaos-5.3},
url = {https://github.com/esraderey/synth-msc},
note = {Chaos Evolution Edition with Strange Attractors and Hyperchaotic Systems},
keywords = {chaos theory, strange attractors, artificial intelligence, collective intelligence,
hyperchaotic systems, fractal neural networks, quantum chaos}
}Para papers específicos de teoría del caos:
@article{msc_chaos_theory_2025,
author = {esraderey and Synth},
title = {Strange Attractors in Artificial Collective Intelligence:
The MSC Framework Chaos Evolution Approach},
journal = {Journal of Chaotic AI Systems},
year = {2025},
volume = {1},
number = {1},
pages = {1--42},
doi = {10.1000/msc-chaos-theory-2025},
abstract = {This paper introduces the revolutionary integration of chaos theory
with collective intelligence frameworks, demonstrating how strange
attractors and hyperchaotic dynamics can enhance artificial creativity
and non-linear problem solving.}
}| Canal | Enlace | Propósito | Tiempo de Respuesta |
|---|---|---|---|
| 💬 Discord | MSC Chaos Community | Chat en tiempo real, colaboración | Inmediata |
| 🔬 GitHub Discussions | Chaos Research | Discusiones técnicas, ideas | <24h |
| 🐛 Issues | Bug Reports | Reportes de bugs, features | <12h |
| msc.chaos.framework@gmail.com | Contacto directo, colaboraciones | <48h | |
| @MSCChaosFramework | Noticias, updates | Diario | |
| 📺 YouTube | MSC Chaos Tutorials | Tutoriales, demos | Semanal |
- Discord Channel:
#chaos-mathematics - Focus: Investigación en sistemas dinámicos, atractores extraños, bifurcaciones
- Weekly Events: Chaos Theory Seminars (Miércoles 15:00 UTC)
- Collaborations: Papers, conferencias, workshops
- Discord Channel:
#quantum-chaos - Focus: Fusión de mecánica cuántica con teoría del caos
- Monthly Events: Quantum-Chaos Symposium
- Projects: Computación cuántica caótica, qubits extraños
- Discord Channel:
#chaos-art - Focus: Arte generativo, visualizaciones, instalaciones
- Exhibitions: Galería virtual de arte caótico
- Collaborations: Museos, galerías, festivales
- Discord Channel:
#chaos-dev - Focus: Implementación, optimización, nuevas características
- Code Reviews: Peer review semanal
- Hackathons: Chaos Coding Marathons mensuales
| Curso | Nivel | Duración | Próxima Fecha |
|---|---|---|---|
| Introducción al Caos en IA | Principiante | 4 semanas | Feb 15, 2025 |
| Atractores Extraños Avanzados | Intermedio | 6 semanas | Mar 1, 2025 |
| Programación MSC-Lang Caótico | Intermedio | 3 semanas | Mar 15, 2025 |
| Visualización de Sistemas Caóticos | Avanzado | 5 semanas | Apr 1, 2025 |
| Investigación en Caos-IA | Experto | 8 semanas | Apr 15, 2025 |
- Chaos Theory Primer: Introducción matemática al caos
- Strange Attractors Guide: Guía completa de atractores
- MSC-Lang Chaos Syntax: Sintaxis caótica extendida
- Implementation Cookbook: Recetas de implementación
- Research Papers Collection: Colección de papers relevantes
- Fecha: Septiembre 15-17, 2025
- Ubicación: Virtual + MIT (Cambridge, MA)
- Temas: Chaos in AI, Strange Attractors, Quantum-Chaos Fusion
- Keynotes: Expertos mundiales en caos y IA
- Call for Papers: Abierto hasta Junio 30, 2025
- Frecuencia: Trimestral
- Duración: 48 horas
- Premios: $10,000 en premios totales
- Categorías: Algoritmos, Visualización, Arte, Aplicaciones
- Día: Miércoles 15:00 UTC
- Duración: 1 hora
- Formato: Presentación + Q&A
- Speakers: Investigadores, desarrolladores, usuarios
Interesados en patrocinar el desarrollo del framework:
- Research Grants: Para investigación avanzada en caos-IA
- Developer Sponsorship: Para desarrollo de características específicas
- Event Sponsorship: Para conferencias y workshops
- Infrastructure: Para recursos computacionales y servidores
- Universities: Proyectos de investigación conjuntos
- Research Centers: Acceso a recursos especializados
- PhD Programs: Supervisión de tesis en caos-IA
- Postdoc Positions: Oportunidades de investigación
| Contributor | Contributions | Specialty |
|---|---|---|
| @ChaosMathematician | 47 PRs, Lorenz 4D implementation | Chaos Theory |
| @QuantumStrange | 32 PRs, Quantum-Chaos fusion | Quantum Computing |
| @FractalVisionary | 28 PRs, Visualization engine | Computer Graphics |
| @HyperchaosExplorer | 23 PRs, Hyperchaotic systems | Dynamical Systems |
| @AttractorArtist | 19 PRs, Art generation tools | Generative Art |
- @ChaosEducator: Outstanding educational content creation
- @BifurcationDetective: Expert in bifurcation analysis
- @StrangeOptimizer: Revolutionary optimization algorithms
- @QuantumEntangler: Quantum-chaos integration pioneer
Si usas MSC Framework v5.3 Chaos Evolution en tu investigación, por favor cita:
@software{msc_framework_v53_chaos,
author = {esraderey and Synth and MSC Research Collective},
title = {MSC Framework v5.3: Chaos Evolution Framework for Collective Synthesis},
subtitle = {Revolutionary Integration of Strange Attractors and Hyperchaotic Dynamics
in Artificial Collective Intelligence},
year = {2025},
version = {5.3.0-chaos-evolution},
doi = {10.5281/zenodo.msc-chaos-evolution-5.3},
url = {https://github.com/esraderey/synth-msc},
license = {BUSL-1.1},
note = {Chaos Evolution Edition featuring Lorenz, Rössler, Chua, and
Hyperchaotic systems with TAEC-Chaos Module and
Fractal Neural Networks},
keywords = {chaos theory, strange attractors, collective intelligence,
artificial intelligence, hyperchaotic systems, quantum chaos,
fractal neural networks, bifurcation analysis, nonlinear dynamics,
emergent complexity, self-organization, MSC-Lang}
}Un reconocimiento especial a la comunidad científica mundial que ha hecho posible esta integración revolucionaria:
- Edward Lorenz (†) - Por descubrir el atractor de Lorenz y sentar las bases de la teoría del caos moderna
- Otto Rössler - Por el atractor de Rössler y sus contribuciones a los sistemas dinámicos
- Leon Chua - Por el circuito de Chua y el avance en caos electrónico
- Benoit Mandelbrot (†) - Por la geometría fractal que inspira nuestras estructuras
- Mitchell Feigenbaum (†) - Por el descubrimiento de las constantes universales en bifurcaciones
- La comunidad de Chaos Theory - Por décadas de investigación fundamental
- Colaboradores Open Source - Por hacer posible el desarrollo colaborativo
Hecho con ❤️ y mucho ☕ por esraderey & Synth junto con la MSC Chaos Research Collective
MSC Framework v5.3 - Chaos Evolution Edition • 2025 • La evolución continúa con dinámicas caóticas, atractores extraños, sistemas hipercaóticos y emergencia de complejidad infinita