セルオートマトンルール獲得のための進化計算設計に関する研究

スポンサーリンク

概要

• 論文の詳細を見る

• Evolving Cellular Automata (EvCA) is one of the methods for designing of CA-Rules by using evolutional computations. EvCA has two points of architectonic that must be considered for improve its performance. (1) The table of CA-Rules must be architected in conformity to the objective task.(2) Evolutional computations (EC) of EvCA must be architected for superior system of automatic-desining CA-Rules. In this paper, we propose following three new coding methods for EvCA. "Symmetric-Coding" and "ShifterCoding" are techniques for solving CA-rules table problem, and "diploid model" is one of EC technique for EvCA. We analyze the results of our methods on computer experiments for Density Classification problem. Then, acquired CA-rules' performances are compared with GKL-rule which designed manually and has higher performablity.

• 琉球大学工学部の論文

著者

• 亀島 力

  琉球大学大学院理工学研究科:(現)株式会社沖縄電力

関連論文

• 種分類を用いた共進化によるセルオートマトンの近傍則獲得(局所探索)(進化的計算)
• A209 種分類を用いた進化計算によるセルオートマトン・ルール自動設計(最適設計関連)
• セルオートマトンルール獲得のための進化計算設計に関する研究
• 進化計算を用いた CA ルール自動設計に関する研究
• 進化型セルオートマトン : ルール自動設計システムに関する考察
• 強化学習を用いた共同注視点に基づく合意形成
• 強化学習を用いた共同注視点に基づく合意形成の獲得

スポンサーリンク