Max Home Industry• Нетривиальные турмиты универсальны по Тьюрингу
• Алгоритм китового роя для оптимизации функций
• Какое правило повышает эффективность скоординированного плавания с рыбой?
Иногда новости достаточно хорошо сообщаются в других местах, и нам нечего добавить, кроме как обратить на это ваше внимание.
Без комментариев — это формат, в котором мы представляем исходную информацию об источнике, слегка отредактированную, чтобы вы могли решить, хотите ли вы следить за ней.
Нетривиальные турмиты универсальны по Тьюрингу
Если вам нравятся клеточные автоматы, то турмитс вам понравится, пусть даже только из-за названия.
Turmite — это машина Тьюринга, которая работает над двумерной сеткой, то есть агент, который перемещает, считывает и записывает символы по ячейкам сетки. Его состояние — стрелка, и, в зависимости от читаемого символа, он поворачивается влево или вправо, одновременно переключая символ. Допускается несколько символов, и правило определяется поворотом, который машина имеет над каждым символом.
Турмиты — это обобщение муравьев Лэнгтона, и они демонстрируют очень сложное и разнообразное поведение. Мы доказываем, что любой Турмайт, за исключением тех, чье правило не зависит от символа, может моделировать любую машину Тьюринга.
Мы также доказываем P-полноту предсказания их будущего поведения, явно давая сокращение в лог-пространстве из проблемы значения топологической схемы. Аналогичный результат уже был установлен для муравьев Лангтона; здесь мы используем похожую технику, но доказываем более сильное понятие моделирования и для более общего семейства.
Алгоритм китового роя для оптимизации функций
Возможно, вы слышали об интеллекте роя и алгоритмах колонии муравьев, но муравьи — не единственные существа, способные проявлять коллективный разум.
Для решения реальных задач оптимизации применяются новые метаэвристические алгоритмы, вдохновленные природой, поскольку они имеют некоторые преимущества перед классическими методами численной оптимизации.
В этой статье для оптимизации функций был предложен новый метаэвристический алгоритм под названием Whale Swarm Algorithm, который основан на поведении китов при общении друг с другом с помощью ультразвука во время охоты.
Предложенный алгоритм Whale Swarm был сравнен с несколькими популярными метаэвристическими алгоритмами по комплексным показателям производительности. Согласно результатам экспериментов, алгоритм Whale Swarm имеет вполне конкурентоспособную производительность по сравнению с другими алгоритмами.
Единственная небольшая проблема заключается в том, что группа китов называется стадом, и поэтому это должен быть алгоритм группы китов.
Какое правило способствует развитию скоординированного плавания с рыбой?
Возможно, вы видели симуляции стай, такие как бои, но каковы правила, которые на самом деле регулируют стайное поведение реальных животных?
Поразительные модели коллективного поведения животных, включая следы муравьев, стаи птиц и косяки рыб, могут быть результатом локальных взаимодействий между животными без централизованного контроля. Было предложено несколько из этих правил взаимодействия, но оказалось, что трудно различить, какие из них реализуются в природе.
В качестве метода лучшего различения правил взаимодействия мы предлагаем следовать медленному рождению правила взаимодействия во время развития животных. В частности, мы проследили развитие рыбок данио, Danio rerio, и обнаружили, что личинки поворачиваются друг к другу через 7 дней после оплодотворения и увеличивают интенсивность взаимодействий до 3 недель.
Этот набор данных о развитии позволяет проверить безпараметрические предсказания простого правила, согласно которому животные привлекают друг друга часть времени, при этом влечение определяется как поворот к другому животному, выбранному наугад. Это правило приводит к тому, что каждая особь может переместиться в большую плотность сородичей, и движущиеся группы возникают естественным образом. Развитие силы влечения соответствует увеличению времени, затрачиваемого на поведение влечения. Было обнаружено, что взрослые следуют тому же правилу влечения, что предполагает потенциальное значение для взрослых особей других видов.
В документе содержится достаточно деталей моделирования, чтобы вы могли воспроизвести его.
Чтобы быть в курсе новых статей на I Programmer, подпишитесь на нашу еженедельную рассылку новостей, подпишитесь на RSS-канал и подпишитесь на нас в Twitter, Facebook, Google+ или Linkedin.
Комментарии
Оставьте комментарий или просмотрите существующие комментарии с помощью Disqus