Pull to refresh

Модели искусственной жизни. Часть 2

Reading time 4 min
Views 4.1K
По просьбами хабравчан продолжение части 1

Кузнечик

Авторы: М. С. Бурцев, Р. В. Гусарев, В. Г. Редько, 2002

Ни для кого не секрет, что для всего животного мира, в том числе и для человека, присуще целенаправленность поведения, т.е. стремление достичь определённых целей. Для животных — это чаще всего выживание и размножение. В своей работе Бурцев, Гусарев и Редько пытаются с помощью компьютерной модели ответить на вопрос: «Как в принципе целенаправленное поведение могло возникнуть в процессе эволюции жизни на нашей планете?».
В данном проекте авторами используется такое понятие, как мотивация. Ведь мотивация любого живого существа, попадающего в ту или иную ситуацию, стимулирует «правильное» принятие решения. Используя мотивацию, в модели исследуется возможный механизм возникновения целенаправленного поведения в процессе эволюции.
Все действия в модели разворачиваются в одномерной клеточной среде. Время дискретно — т.е. в каждый такт времени выполняется одно действие. В клетках, с определённой вероятностью, вырастает трава. Имеется популяция агентов, у которых есть потребность в энергии, за счёт питания и потребность в размножении. Энергия агента тратится при выполнении следующих действий, причём на выполнение разных действий тратится разное количество энергии:
  • Быть в состоянии покоя (отдыхать) — наименьшее количество энергии;
  • Есть (пополнять свой энергетический ресурс) — в два раза больше энергии;
  • Двигаться, т.е. перемещаться на одну клетку вправо или влево — ещё в два раза больше затрат энергии, чем на питание;
  • Прыгать через несколько клеток в случайную сторону — в 5 раз больше затрат чем при движении;
  • Скрещиваться — так же, в 5 раз больше затрат энергии чем при движении.

Каждая потребность агента характеризуется количественно мотивацией. Например, если агент видит рядом другого агента и его энергетический ресурс достаточен для размножения, он маркирует себя, как готовый к размножению, если второй агент делает то же самое — происходит скрещивание. В результате появляется новый агент, который берёт части энергетического ресурса от родителей. Каждый агент имеет свою нейронную сеть, которая имеет специальные входы от мотиваций. За счёт нейронной сети управляется поведение агента и так же происходит эволюция агентов — геном (набор весов нейронной сети) потомка формируется, в результате скрещивания, на основе генома родителей при помощи рекомбинации и мутации. При уменьшении ресурса до нуля — агент умирает. Для анализа было смоделировано два варианта: агенты с мотивацией и агенты без мотиваций. Так же были заданны разные параметры Р — вероятность случайного появление травы в каждый так времени. Конечные результаты показали, что популяция агентов, имеющих мотивации гораздо лучше приспосабливается к окружающей среде, причём при среднем количестве пищи (Р=1/200) популяция агентов с мотивацией «находит» достаточно эффективную стратегию выживания, а популяция без мотиваций вымирает полностью.
Результаты логичны и весьма понятны, ведь для агента без мотивации, только и остаётся, что при виде пищи съесть её, при виде соседа — скреститься с ним, а при отсутствии всего, стоять и ничего не делать (отдыхать), что и приводит агентов к неминуемой гибели, при малом или среднем количестве пищи. Когда же у агента появляется мотивация, в процессе эволюции агент начинает действовать примерно по такой схеме: мало ресурса — искать пищу или отдыхать, много ресурса — выполнять любые действия. За счёт данной схемы популяция выживает намного эффективнее, чем при случае без мотиваций.

AntFarm

Авторы: Robert  J. Collins, David  R. Jefferson, 1991

Многие, наблюдая за поведением муравьев, обращают внимание на работу муравьев. Добывая еду, они относят её в муравейник, где она обрабатывается и поедается всеми членами колонии. У многих видов муравьев наблюдается высокая степень координации и сотрудничества между «добытчиками» (обычно посредством феромонной передачи информации).
«Муравьиная ферма» имитирует эволюцию комплексного поведения у искусственных организмов. В ней рассматривается организмы, которые живут и воспроизводятся в относительно сложной среде, со множеством чувств (внутренних и внешних), и большим набором возможных действий в каждый момент времени. Причем, каждый муравей обладает памятью, а, следовательно, его поведение зависит и от его истории. В течение жизни каждый муравей рождается, успевает сделать тысячи различных решений и действий, оставляет потомство (это зависит от поведения организма на протяжении всей его жизни), и со временем умирает.
Кстати, модель AntFarm была разработана на языке CM++ на базе суперкомпьютера Connection Machine 2, который специализируется на разработках в области Искусственного Интеллекта.

UPD Статья, на английском. В ней более или менее подробно описывается модель Коллинса и Джеферсона — AntFarm.

Tags:
Hubs:
+43
Comments 26
Comments Comments 26

Articles