Искусственное развитие

Искусственное развитие , также известное как искусственная эмбриогенеза, машинный интеллект или вычислительное развитие , — это область информатики и техники , связанная с вычислительными моделями, основанными на сопоставлении генотип-фенотип в биологических системах. Искусственное развитие часто считается подобластью эволюционных вычислений , хотя принципы искусственного развития также использовались в отдельных вычислительных моделях.

В рамках эволюционных вычислений потребность в методах искусственной разработки была мотивирована очевидным отсутствием масштабируемости и возможности развития прямых кодировок решений (Tufte, 2008). Искусственная разработка влечет за собой косвенное кодирование решения. Вместо прямого описания решения косвенное кодирование описывает (явно или неявно) процесс построения решения. Часто, но не всегда, эти косвенные кодировки основаны на биологических принципах развития, таких как градиенты морфогена , клеточное деление и клеточная дифференциация (например, Doursat 2008), генные регуляторные сети (например, Guo et al. , 2009), дегенерация (Whitacre et al. , 2010), грамматическая эволюция (de Salabert et al. , 2006) или аналогичные вычислительные процессы, такие как переписывание, итерация и время. Влияние взаимодействия с окружающей средой, пространственного положения и физических ограничений на дифференцированное многоклеточное развитие было исследовано совсем недавно (например, Knabe et al. 2008).

Подходы к искусственному развитию применялись для решения ряда вычислительных и проектных задач, включая проектирование электронных схем (Миллер и Банцхаф, 2003), роботизированных контроллеров (например, Тейлор, 2004) и проектирование физических структур (например, Хорнби, 2004).

Примечания

• Рене Дурса, « Органически выращенные архитектуры: создание децентрализованных автономных систем с помощью эмбриоморфной инженерии », Organic Computing, RP Würtz, (ред.), Springer-Verlag, Ch. 8, стр. 167–200, 2008.
• Го, Х., Ю. Мэн и Ю. Цзинь (2009). «Клеточный механизм создания нескольких роботов посредством эволюционной многоцелевой оптимизации сети регуляции генов». БиоСистемы 98(3): 193-203. ( https://web.archive.org/web/20110719123923/http://www.ece.stevens-tech.edu/~ymeng/publications/BioSystems09_Meng.pdf )
• Уитакр, Дж. М., П. Рольфсхаген, К. Яо и А. Бендер (2010). Роль вырожденной устойчивости в развитии многоагентных систем в динамических средах. Параллельное решение проблем из природы (PPSN) XI, Краков, Польша. ( https://www.researchgate.net/profile/James_Whitacre/publication/220701596_The_Role_of_Degenerate_Robustness_in_the_Evolvability_of_Multi-agent_Systems_in_Dynamic_Environments/links/0d2b2c6889b5121d730dd3be.pdf )
• Грегори С. Хорнби, «Функциональная масштабируемость посредством генеративных представлений: эволюция конструкций таблиц», Environment and Planning B: Planning and Design, 31 (4), 569-587, июль 2004 г. ( аннотация )
• Джулиан Ф. Миллер и Вольфганг Банцхаф (2003): «Развитие программы для клетки: от французских флагов к логическим схемам», О росте, форме и компьютерах, С. Кумар и П. Бентли (ред.), Elsevier Academic Press , 2003. ISBN   978-0-12-428765-5
• Артуро де Салаберт, Альфонсо Ортега и Мануэль Альфонсека, (2006) «Оптимизация экологически чистого рисования планов зданий посредством грамматической эволюции», Proc. ISC'2006, Евросис, стр. 493-497. ISBN   90-77381-26-0
• Кеннет Стэнли и Ристо Мииккулайнен (2003): «Таксономия искусственной эмбриогенеза», Artificial Life 9(2):93-130, 2003.
• Тим Тейлор (2004): «Контроллер реального времени на основе генетической регуляторной сети для группы подводных роботов». Архивировано 13 августа 2017 г. в Wayback Machine , Intelligent Autonomous Systems 8 (Proceedings of IAS8), Ф. Гроен, Н. Амато, А. Бонарини, Э. Йошида и Б. Крёзе (ред.), IOS Press, Амстердам, 2004. ISBN   978-1-58603-414-6
• Гуннар Тафте (2008): « Фенотипические, развивающие и вычислительные ресурсы: масштабирование в искусственном развитии », Proc. Конференция по генетическим и эволюционным вычислениям. (GECCO) 2008, ACM, 2008.
• Кнабе Дж. Ф., Неханив К. Л. и Шилстра М. Дж. «Эволюция и морфогенез дифференцированных многоклеточных организмов: автономно генерируемые градиенты диффузии для позиционной информации» . В «Искусственной жизни» XI: Материалы одиннадцатой Международной конференции по моделированию и синтезу живых систем , стр. 321–328, MIT Press, 2008. Корр. веб-страница