细胞自动机多数问题的适应度景观：来自奥林匹斯山的视角

本文研究了执行计算多数任务的细胞自动机（CAs）。该任务是复杂系统中涌现现象的一个良好范例。我们关注使得这一特定适应度景观变得困难的原因。首要目标是研究景观本身，因此理想情况下应独立于用于搜索空间的实际启发式方法。然而，第二个目标是理解针对此特定问题空间的良好搜索技术应具备的特征。我们通过多种方式统计量化了搜索该景观的困难程度。由于中性特征的存在，基于对整个景观进行采样技术的调查难以开展。因此，我们从顶部探索该景观。虽然已证明没有 CA 能完美执行该任务，但已发现几种高效执行该任务的 CA。利用这些 CA 之间的相似性以及景观中的对称性，我们定义了奥林匹斯景观，将其视为已知最佳局部最优解（blok）的“天堂家园”。随后，我们测量了该子空间的若干属性。尽管在此子空间中比在整个景观中更容易找到相关的 CA，但存在结构性原因阻止搜索者在奥林匹斯中找到过拟合的 CA。最后，我们研究了遗传算法在奥林匹斯上的动力学和性能，以证实我们的分析，并以低计算成本找到解决多数问题的高效 CA。