Вештачки развој

 

Вештачки развој, исто така познат како вештачка ембриогена или машинска интелигенција или пресметковен развој, ― област од информатиката и инженерството која се занимава со пресметковни модели мотивирани од генотипско фенотипски картографирана во биолошките системи. Вештачкиот развој често се смета за потполе на еволутивното пресметување, иако начелата на вештачкиот развој исто така се користени во самостојни пресметковни модели.

Во рамките на еволуциското пресметување, потребата за техники за вештачки развој била мотивирана од воочениот недостаток на приспособливост и еволутивноста на шифрирањата на директните решенија (Tufte, 2008). Вештачкиот развој повлекува индиректно кодирање на решенија. Наместо директно да опишува решение, индиректното кодирање ја опишува (или експлицитно или имплицитно) постапката со кој се конструира решението. Често, но не секогаш, овие индиректни шифрирања се засноваат на биолошки начела на развој како што се градиентите на морфогенот, клеточната делба и клеточното разграничување (на пр. Дурсат 2008), генски регулаторни мрежи (на пр. Гуо и сор., 2009), дегенерација (Витакер и сор., 2010), граматичка еволуција (де Салабер и др., 2006) или аналогни пресметковни постапки како што се повторно пишување, повторување и време. Влијанијата на интеракцијата со околината, просторноста и физичките ограничувања врз диференцираниот повеќеклеточен развој се истражувани во поново време (на пр. Нејб и сор. 2008).

Пристапите за вештачки развој се применети за голем број на сметачки и дизајнерски проблеми, вклучувајќи дизајн на електронски кола (Милер и Банзаф 2003), роботски управувачи (на пр. Тејлор 2004), и дизајнот на физичките структури (на пр. Хорнби 2004).

Извори

• Рене Дурсат, „Органски развиени архитектури: Создавање децентрализирани, автономни системи со ембриоморфно инженерство“, Органски компјутери, RP Würtz, (ед.), Springer-Verlag, Гл. 8, стр. 167-200, 2008 г.
• Гуо, Х., И. Менг и И. Џин (2009). „Клеточен механизам за конструкција со повеќе роботи преку еволутивна повеќе клеточна оптимизација на генска регулаторна мрежа“. 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). Улогата на дегенерираната робусност во еволутивноста на системи со повеќе агенти во динамични средини. Паралелно решавање проблеми од природата (PPSN) XI, Краков, Полска. (https://www.researchgate.net/profile/James_Whitacre/publication/220701596_The_Role_of_Degenerate_Robustness_in_the_Evolvability_of_Multi-agent_Systems_in_Dynamic_Environments220701596)dbe32b256d0
• Грегори С. Хорнби, „Функционална приспособливост преку генеративни претставувања: еволуција на дизајни на табели“, Животна средина и планирање Б: Планирање и дизајн, 31 (4), 569-587, јули 2004 година. (извадок)
• Џулијан Ф. Милер и Волфганг Банзаф (2003): „Еволуирање на програмата за клетка: од француски знамиња до Булови кола“, За растот, обликот и сметачите, С. Кумар и П. Бентли, (уред.), Elsevier Academic Press, 2003 година.ISBN 978-0-12-428765-5
• Артуро де Салаберт, Алфонсо Ортега и Мануел Алфонсека, (2006) „Оптимизирање на екологија-пријателско цртање на планови на згради со помош на граматичка еволуција“, Прок. ISC'2006, Eurosis, стр. 493-497.ISBN 90-77381-26-0ISBN 90-77381-26-0
• Кенет Стенли и Ристо Микулаинен (2003): „Таксономија за вештачка ембриогенија“, Вештачки живот 9 (2): 93-130, 2003 година.
• Тим Тејлор (2004): „Генетски регулаторна мрежа инспириран контролер во реално време за група подводни роботи“ Архивирано на 13 август 2017 г., Интелигентни автономни системи 8 (Зборник на МСС8), Ф. Гроен, Н. Амато, А. Бонарини, Е. Јошида и Б. Крезе (уред.), IOS Press, Амстердам, 2004 година.ISBN 978-1-58603-414-6ISBN 978-1-58603-414-6
• Гунар Туфте (2008): „Фенотипски, развојни и пресметковни ресурси: скалирање во вештачки развој “, Proc. Genetic and Evolutionary Computation Conf. (GECCO) 2008, ACM, 2008 година.
• Knabe, JF, Nehaniv, CL и Schilstra, MJ „Еволуција и морфогенеза на диференцирани повеќеклеточни организми: автономно генерирани дифузни градиенти за позициони информации“ . In Artificial Life XI: Зборник на трудови од единаесеттата меѓународна конференција за симулација и синтеза на живи системи, страници 321-328, MIT Press, 2008. кор. веб страна