Techniky reprezentace pro evoluční návrh celulárních automatů

Abstract

Tato práce je zaměřena na experimentální testování různých reprezentací přechodové funkce celulárního automatu. V práci je prezentována výpočetní platforma celulárního automatu. Celulární automat má mnoho potenciálních využití při simulacích různých přírodních jevů, fyzikálních systémů, atd. Jeho paralelní výpočet založený na lokálních bunečných interakcích je však náročný na programování, proto je návrh programu automatu často přenechán evolučním technikám. Evoluční techniky založené na Darwinově teorii evoluce byly už mnohokrát využity pro nalezení stejně dobrých nebo lepších než lidsky navržených řešení různých problémů. Evoluční techniky ale vyžadují speciální zakódování řešených problémů, a právě z toho důvodu jsou reprezentace přechodové funkce celulárního automatu zkoumány. Zkoumané reprezentace zahrnují klasickou tabulkovou reprezentaci, podmínková pravidla a kartézske genetické programování. Testovacím problémem pro určení efektivity reprezentací je funkce druhé mocniny.

The aim of this thesis is to experimentally evaluate the performance of several distinct representations of transition functions for cellular automata. Cellular automata have many potential applications for simulating various phenomena (e.g. natural processes, physical systems, etc.). Parallel computation of cellular automata is based on local cell interactions. Such computation, however, may prove difficult to program the CA, which is the reason for applying evolutionary techniques for the design of cellular automata in many cases. Evolutionary algorithms, based on Darwin's theory of evolution, have been used to find human-competitive solutions to many problems. In order to perform the evolutionary design of cellular automata, special encodings of the candidate solutions are often necessary. For this purpose the performance testing of various representations of the transition functions will be investigated. In particular, table representation, conditionally matching rules, and genetic programming will be treated. The problem of square calculations in cellular automata will be considered as a case study.