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在群体化学中寻求开放式演化 II:通过自动化对象采集分析长期动力学

适应与自组织系统 2018-06-05 v2 多智能体系统 神经与进化计算

摘要

我们通过将对演化型群体化学的模拟时长较早期工作延长十倍,并开发和使用一种新的自动化对象采集方法,研究了其长期动力学。我们使用若干度量对宏观动力学与微观对象特征进行了刻画与追踪。结果表明,演化动力学在初始瞬态期后趋于稳定于某一稳态,且环境扰动的程度也显著影响了演化趋势。与此同时,该自动化采集方法成功产生了大量自发演化的对象,以空前规模揭示了系统的自主创造性。

关键词

引用

@article{arxiv.1804.03304,
  title  = {Seeking Open-Ended Evolution in Swarm Chemistry II: Analyzing Long-Term Dynamics via Automated Object Harvesting},
  author = {Hiroki Sayama},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1804.03304},
  year   = {2018}
}

备注

8 pages, 9 figures, to be published in the ALIFE 2018 proceedings