Flow-Lenia：通过质量守恒与参数局域化在元胞自动机中实现开放演化
数据结构与算法
2023-11-07 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
设计产生类生命现象（如虚拟生物的开放演化）的复杂自组织系统，是人工生命的主要目标之一。Lenia 是一族将康威生命游戏推广至连续空间、时间与状态的元胞自动机（CA），因能生成广泛多样的自组织图案而备受关注。其中一些空间局域化图案（SLP）类似类生命人工生物并展现复杂行为。然而，这些生物仅存在于 Lenia 参数空间中很小的子空间，且不易发现，需借助先进搜索算法。此外，每个生物仅存在于由特定更新规则支配的世界中，因而无法在同一世界中交互。本文提出 Lenia 的质量守恒扩展，称为 Flow Lenia，解决了上述两方面问题。我们呈现的实验证明了其在生成具复杂行为的 SLP 上的有效性，并表明更新规则参数可被优化以生成具关注行为的 SLP。最后，我们展示 Flow Lenia 能将 CA 更新规则的参数整合进 CA 动力学中，使其动态且局域化，支持多物种模拟，其中局域一致的更新规则定义了涌现生物的特性，并可与邻近规则混合。我们认为，这为连续 CA 中自组织人工生命形式的内在演化铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2212.07907,
title = {Automatic vehicle trajectory data reconstruction at scale},
author = {Yanbing Wang and Derek Gloudemans and Junyi Ji and Zi Nean Teoh and Lisa Liu and Gergely Zachár and William Barbour and Daniel Work},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.07907},
year = {2023}
}