Stammdaten

Titel: Evolving Self-organizing Cellular Automata based on Neural Network Genotypes
Beschreibung: This work depicts and evaluates an evolutionary design process for generating a complex self-organizing multicellular system based on Cellular Automata (CA). We extend the model of CA with a neural network that controls the cell behavior according to its internal state. The model is used to evolve an ANN controlling the cell behavior in a way a previously defined reference pattern emerges by interaction of the cells. Generating simple regular structures such as flags can be learned relatively easy, but for complex patterns such as for example paintings or photographs the output is only a rough approximation of the overall mean color scheme. The application of a genotypical template for all cells in the automaton greatly reduces the search space for the evolutionary algorithm, which makes the presented morphogenetic approach a promising and innovative method for overcoming the complexity limits of evolutionary design approaches.
Schlagworte:
Typ: Angemeldeter Vortrag
Homepage: -
Veranstaltung: Fifth International Workshop on Self-Organizing Systems (Karlsruhe, Germany)
Datum: 23.02.2011
Vortragsstatus:

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
  -993640
   kornelia.lienbacher@aau.at
https://nes.aau.at/
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
  • 11 - Mathematik, Informatik
Forschungscluster Kein Forschungscluster ausgewählt
Vortragsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: II)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
TeilnehmerInnenkreis
  • Überwiegend international
Publiziert?
  • Ja
Arbeitsgruppen Keine Arbeitsgruppe ausgewählt

Kooperationen

Keine Partnerorganisation ausgewählt