Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model
Cooperation behavior is one of the most used and spread Multi-agent system feature. In some cases emergence of this behaviour can be characterized by division of population on co-evolving subpopulations [1], [2]. Group interaction can take not only antagonistic conflict form but also genetic drift t...
Збережено в:
| Дата: | 2017 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2017
|
| Назва видання: | Системні дослідження та інформаційні технології |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/151065 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model / V. Zavertanyy, A. Makarenko // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2017. — № 1. — С. 75-87. — Бібліогр.: 22 назв. — англ. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-151065 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-1510652019-04-24T01:25:41Z Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model Zavertanyy, V. Makarenko, A. Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем Cooperation behavior is one of the most used and spread Multi-agent system feature. In some cases emergence of this behaviour can be characterized by division of population on co-evolving subpopulations [1], [2]. Group interaction can take not only antagonistic conflict form but also genetic drift that results with strategies competition and assimilation [3]. In this work we demonstrate different relation between agent grouping and they behavior strategies. We use approach proposed in work [2] methodology of agent genotype dynamic tracking, due to this approach the evolving population can be presented in genotype space as a cloud of points where each point corresponds to one individual. In current work consider the movement of population centroid – the center of the genotype cloud. Analysis of such trajectories can shad the light on the regimes of population existence and genesis. Кооперативна поведінка є однією з найбільш часто використовуваних та поширених рис для багатоагентних систем. У деяких випадках поява такої поведінки пов’язана із поділом населення на співіснуючі субпопуляції [1, 2]. Групова взаємодія може набувати не лише форми антагоністичного конфлікту, але й зумовлюватися генетичним дрейфом, який приводить до конкуренції поведінкових стратегій та можливої асиміляції [3]. Продемонстровано різні види залежностей між групами агентів та їх поведінковими стратегіями. Використано методологію спостереження за динамікою агентного генотипу [2], відповідно до якої популяція у просторі генотипів може мати вигляд хмари точок, кожна точка якої відповідає одній особині. Розглянуто динаміку центроїда населення — центра хмари генотипу. Аналіз таких траєкторій може сприяти дослідженню різних режимів існування популяції та їх зародження. Кооперативное поведение является одной из наиболее часто используемых и распространенных черт для многоагентных систем. В некоторых случаях появление такого поведения связано с разделением населения на сосуществующие субпопуляции [1, 2]. Групповое взаимодействие может принимать не только форму антагонистического конфликта, но и обуслoвливаться генетическим дрейфом, приводящим к конкуренции поведенческих стратегий и возможной ассимиляции [3]. Продемонстрированы различные виды зависимостей между группами агентов и их поведенческими стратегиями. Использована методология наблюдения за динамикой агентного генотипа [2], согласно которой популяция может быть представлена в пространстве генотипов в виде облака точек, где каждая точка соответствует одной особи. Рассмотрена динамика центроида популяции — центр облака генотипа. Анализ таких траекторий может помочь исследованию различных режимов существования популяции и их зарождения. 2017 Article Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model / V. Zavertanyy, A. Makarenko // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2017. — № 1. — С. 75-87. — Бібліогр.: 22 назв. — англ. 1681–6048 DOI: https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2017.4.06 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/151065 518.58:519.2:504 en Системні дослідження та інформаційні технології Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
English |
| topic |
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем |
| spellingShingle |
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем Zavertanyy, V. Makarenko, A. Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model Системні дослідження та інформаційні технології |
| description |
Cooperation behavior is one of the most used and spread Multi-agent system feature. In some cases emergence of this behaviour can be characterized by division of population on co-evolving subpopulations [1], [2]. Group interaction can take not only antagonistic conflict form but also genetic drift that results with strategies competition and assimilation [3]. In this work we demonstrate different relation between agent grouping and they behavior strategies. We use approach proposed in work [2] methodology of agent genotype dynamic tracking, due to this approach the evolving population can be presented in genotype space as a cloud of points where each point corresponds to one individual. In current work consider the movement of population centroid – the center of the genotype cloud. Analysis of such trajectories can shad the light on the regimes of population existence and genesis. |
| format |
Article |
| author |
Zavertanyy, V. Makarenko, A. |
| author_facet |
Zavertanyy, V. Makarenko, A. |
| author_sort |
Zavertanyy, V. |
| title |
Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model |
| title_short |
Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model |
| title_full |
Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model |
| title_fullStr |
Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model |
| title_full_unstemmed |
Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model |
| title_sort |
genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model |
| publisher |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| publishDate |
2017 |
| topic_facet |
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/151065 |
| citation_txt |
Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model / V. Zavertanyy, A. Makarenko // Системні дослідження та інформаційні технології. — 2017. — № 1. — С. 75-87. — Бібліогр.: 22 назв. — англ. |
| series |
Системні дослідження та інформаційні технології |
| work_keys_str_mv |
AT zavertanyyv genotypedynamicforagentneuroevolutioninartificiallifemodel AT makarenkoa genotypedynamicforagentneuroevolutioninartificiallifemodel |
| first_indexed |
2023-05-20T17:36:07Z |
| last_indexed |
2023-05-20T17:36:07Z |
| _version_ |
1796153665318289408 |