Искусственное развитие , также известное как искусственная эмбриогенеза или машинный интеллект или вычислительное развитие , является областью компьютерной науки и техники , связанной с вычислительными моделями, мотивированными сопоставлениями генотипа и фенотипа в биологических системах. Искусственное развитие часто считается подобластью эволюционных вычислений , хотя принципы искусственного развития также использовались в автономных вычислительных моделях.
В эволюционных вычислениях потребность в искусственных методах разработки была мотивирована воспринимаемым отсутствием масштабируемости и развиваемости прямых кодировок решений (Tufte, 2008). Искусственная разработка влечет за собой косвенное кодирование решений. Вместо того чтобы описывать решение напрямую, косвенное кодирование описывает (явно или неявно) процесс, с помощью которого решение конструируется. Часто, но не всегда, эти косвенные кодировки основаны на биологических принципах развития, таких как градиенты морфогенов , клеточное деление и клеточная дифференциация (например, Doursat 2008), сети регуляции генов (например, Guo et al. , 2009), вырожденность (Whitacre et al. , 2010), грамматическая эволюция (de Salabert et al. , 2006) или аналогичные вычислительные процессы, такие как перезапись, итерация и время. Влияние взаимодействия с окружающей средой, пространственными и физическими ограничениями на дифференцированное многоклеточное развитие было исследовано совсем недавно (например, Кнабе и др., 2008).
Подходы искусственного развития применялись к ряду 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, гл. 8, стр. 167-200, 2008.
- Го, Х., И. Мэн и И. Цзинь (2009). «Клеточный механизм для многороботного строительства посредством эволюционной многоцелевой оптимизации сети регуляции генов». BioSystems 98(3): 193-203. (https://web.archive.org/web/20110719123923/http://www.ece.stevens-tech.edu/~ymeng/publications/BioSystems09_Meng.pdf)
- Whitacre, JM, P. Rohlfshagen, X. Yao и A. Bender (2010). Роль вырожденной надежности в эволюционируемости многоагентных систем в динамических средах. Parallel Problem Solving from Nature (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 дизайна 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 ячейки: от французских флагов до булевых схем», «О росте, форме и компьютерах», С. Кумар и П. Бентли (редакторы), Elsevier Academic Press, 2003. ISBN 978-0-12-428765-5
- Артуро де Салаберт, Альфонсо Ортега и Мануэль Альфонсека, (2006) «Оптимизация экологически безопасного черчения планов зданий с помощью грамматической эволюции», Труды ISC'2006, Eurosis, стр. 493-497. ISBN 90-77381-26-0
- Кеннет Стэнли и Ристо Мииккулайнен (2003): «Таксономия искусственной эмбриогенеза», Искусственная жизнь 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 , Интеллектуальные автономные системы 8 (Труды IAS8), Ф. Гроен, Н. Амато, А. Бонарини, Э. Йошида и Б. Крёзе (ред.), IOS Press, Амстердам, 2004 г. ISBN 978-1-58603-414-6
- Гуннар Туфте (2008): «Фенотипические, развивающие и вычислительные ресурсы: масштабирование в искусственном развитии», Труды конференции по генетическим и эволюционным вычислениям (GECCO) 2008, ACM, 2008.
- Knabe, JF, Nehaniv, CL и Schilstra, MJ "Эволюция и морфогенез дифференцированных многоклеточных организмов: автономно генерируемые градиенты диффузии для позиционной информации". В Artificial Life XI: Труды одиннадцатой международной конференции по моделированию и синтезу живых систем , страницы 321-328, MIT Press, 2008. исправленная веб-страница
