鲁棒的多细胞发育设计
人工智能
2007-05-23 v1
摘要
本文介绍了一种用于多细胞发育设计的连续模型。细胞固定在二维网格上，并在生长过程中与邻居交换“化学物质”。细胞产生的化学物质量以及其在表型中的分化值，由一个神经网络（基因型）控制，该网络以先前时间步邻居细胞产生的化学物质作为输入。在所提出的模型中，生长过程的迭代次数不是预先确定的，而是在进化过程中涌现：只有生长过程稳定的有机体才会产生表型（稳定状态），其他则被 declared 为非存活。控制器的优化使用 NEAT 算法完成，该算法同时优化神经网络的拓扑结构和权重。尽管每个细胞仅接收来自其邻居的局部信息，但所提出方法在“旗帜”问题（表型必须匹配给定的二维图案）上的实验结果，几乎与使用全局信息的相同模型的直接回归方法一样好。此外，生成的多细胞有机体表现出近乎完美的自愈特性。
引用
@article{arxiv.0705.1309,
title = {Robust Multi-Cellular Developmental Design},
author = {Alexandre Devert and Nicolas Bredèche and Marc Schoenauer},
journal= {arXiv preprint arXiv:0705.1309},
year = {2007}
}