Искусственное развитие , также известное как искусственный эмбриогенез, или машинный интеллект, или вычислительная разработка , - это область компьютерных наук и инженерии, связанная с вычислительными моделями, основанными на сопоставлениях генотип-фенотип в биологических системах. Искусственное развитие часто считается подразделом эволюционных вычислений , хотя принципы искусственного развития также использовались в автономных вычислительных моделях.
В рамках эволюционных вычислений потребность в методах искусственной разработки была мотивирована предполагаемой недостаточной масштабируемостью и эволюционируемостью кодировок прямых решений (Tufte, 2008). Искусственная разработка влечет за собой косвенное кодирование решения. Вместо того чтобы описывать решение напрямую, косвенное кодирование описывает (явно или неявно) процесс построения решения. Часто, но не всегда, эти косвенные кодирования 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 (Whitacreи другие. , 2010), грамматической эволюции (de Salabert et al. , 2006) или аналогичных вычислительных процессов, таких как перезапись, итерация и время. Влияние взаимодействия с окружающей средой, пространственными и физическими ограничениями на дифференцированное многоклеточное развитие было исследовано совсем недавно (например, Knabe et al. 2008).
Подходы искусственной разработки были применены к ряду вычислительных и проектных задач, включая проектирование электронных схем (Miller and Banzhaf, 2003), роботизированные контроллеры (например, Taylor, 2004) и проектирование физических структур (например, Hornby, 2004).
Заметки
- Рене Дурса, « Органически выращенные архитектуры: создание децентрализованных автономных систем с помощью эмбриоморфной инженерии », Organic Computing, RP Würtz, (ed.), Springer-Verlag, Ch. 8. С. 167-200, 2008.
- Го, Х., Ю. Мэн и Ю. Цзинь (2009). «Клеточный механизм для создания нескольких роботов 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 устойчивости в эволюционируемости многоагентных систем в динамических средах. Параллельное решение задач с натуры (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 Банцаф (2003): «Развитие программы для клетки: от французских флагов к логическим схемам», «О росте, форме и компьютерах», С. Кумар и П. Бентли (ред.), Elsevier Academic Press , 2003. ISBN 978-0-12-428765-5
- Артуро де Салаберт, Альфонсо Ортега и Мануэль Альфонсека, (2006) «Оптимизация экологически безопасных чертежей зданий с помощью грамматической эволюции», Proc. ISC'2006, Eurosis, стр. 493-497. ISBN 90-77381-26-0
- Кеннет Стэнли и Ристо Мииккулайнен (2003): «Таксономия для искусственного эмбриогенеза», « Искусственная жизнь» 9 (2): 93-130, 2003.
- Тим Тейлор (2004): «Контроллер реального времени на основе генетической регуляторной сети для группы подводных роботов» , Intelligent Autonomous Systems 8 (Proceedings of IAS8), F. Groen, N. Amato, A. Bonarini, E. Yoshida и Б. Крезе (ред.), IOS Press, Амстердам, 2004 г. ISBN 978-1-58603-414-6
- Gunnar Tufte (2008): « Фенотипические, развивающие и вычислительные ресурсы: масштабирование в искусственном развитии », Proc. Конференция по генетическим и эволюционным вычислениям. (GECCO) 2008 г., ACM, 2008 г.
- Knabe, JF, Nehaniv, CL и Schilstra, MJ "Эволюция и морфогенез дифференцированных многоклеточных организмов: автономно генерируемые градиенты диффузии для позиционной информации" . В искусственной жизни XI: материалы одиннадцатой международной конференции по моделированию и синтезу живых систем , страницы 321-328, MIT Press, 2008. corr. страница в Интернете