遺伝的アルゴリズムを使った進化するセル・オートマトン
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/03 07:32 UTC 版)
「セル・オートマトン」の記事における「遺伝的アルゴリズムを使った進化するセル・オートマトン」の解説
センサーネットワークやさらに微細な構造をネットワークとして設計し、分散処理を行わせることに関心が集まっている。分散システムを使い大域的なレベルで情報処理するという考え方から創発計算というアイデアが生まれた。ポートランド州立大学の教授でサンタフェ研究所にも所属しているメラニー・ミッチェル（英語版）は、そのために自己進化するセルの格子を使うアイデアに取り組んでいる。ミッチェルらはセル格子のプログラムに進化的アルゴリズムを採用している。分散型システムにおける計算は古典的なコンピュータとは大きく異なり、大域的および局所的なパターンの変化という形で情報処理がなされる。 この手法の発想の元になっているのは、社会性昆虫、神経系、経済システムといった自然界に見られる複雑なシステムである。研究の焦点は、進化する分散型システムでいかにして計算が発生するかを解明することである。モデルを構築しどのようにして創発計算が生じるかを解明するため、ミッチェルらはセル・オートマトン内のパターンを進化させるべく遺伝的アルゴリズム (GA) を適用した。既にGAによって洗練された創発計算戦略が生じる規則を発見している。ミッチェルらが採用したのは1次元2値で6個の近傍を持つセル・オートマトンである。先頭と末尾は繋がっているので、環状になっている。
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