Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів

Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів

The object of the study of this work is the simulation of a rainwater worm subsystem, which controls its locomotion. As a method for modeling, the method of movable cellular automata (MCA) is chosen, which is successfully used for modeling of different systems, where there is a change of volume — fr...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Видавець:Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
Дата:2018
Автори: Газдюк, Катерина Петрівна, Жихаревич, Володимир Вікторович, Нікітіна, Ольга Михайлівна, Остапов, Сергій Едуардович
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2018
Онлайн доступ:http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/140003
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Репозиторії

Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences
id mcmtechkpnueduua-article-140003
record_format ojs
institution Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences
collection OJS
language Ukrainian
format Article
author Газдюк, Катерина Петрівна
Жихаревич, Володимир Вікторович
Нікітіна, Ольга Михайлівна
Остапов, Сергій Едуардович
spellingShingle Газдюк, Катерина Петрівна
Жихаревич, Володимир Вікторович
Нікітіна, Ольга Михайлівна
Остапов, Сергій Едуардович
Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів
author_facet Газдюк, Катерина Петрівна
Жихаревич, Володимир Вікторович
Нікітіна, Ольга Михайлівна
Остапов, Сергій Едуардович
author_sort Газдюк, Катерина Петрівна
title Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів
title_short Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів
title_full Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів
title_fullStr Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів
title_full_unstemmed Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів
title_sort застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів
title_alt Application of the Movable Cellular Automata Method to Simulation the Worm-Like Organism’s Locomotion
description The object of the study of this work is the simulation of a rainwater worm subsystem, which controls its locomotion. As a method for modeling, the method of movable cellular automata (MCA) is chosen, which is successfully used for modeling of different systems, where there is a change of volume — from elastic deformations to ruptures. In this case, the system is divided into fragments, presented in the form of separate discrete elements — automata. The mechanical subsystem reflects the corresponding body fragments and simulates muscle contractions: transverse and longitudinal. By reducing transverse muscles, the corresponding body fragments should be increased in length and compressed, and with the reduction of longitudinal vice versa — decrease in length and expand. The signal for muscle contraction is the state of the corresponding «nerve ending» of the neural subsystem, which is associated with the corresponding MCA. The work of the cellular automaton algorithm is asynchronous. This involves random selection of one MCA from the set and an appropriate modification of its state and the state of its nearest neighbors in accordance with the rules of interaction. In the simulation of the neural subsystem, elemental analogs of artificial neurons (perceptron) are implemented. For each individual MCA, the coordinates of the remote fragments of the simulated organism, the states of which are the input signals for the corresponding neuron, are indicated. To provide the optimal motion, an evolutionary algorithm based on a neural subsystem with the use of analogues of elementary artificial neurons is proposed. The computer model, simulating worm-like locomotion, is obtained. The conducted studies in the software environment showed that from an arbitrary initial chaotic state the organism goes to the state of maximum effective motion (minimum energy at maximum speed) due to the self-organization of signals in a chaotic neural network.
publisher Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University
publishDate 2018
url http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/140003
work_keys_str_mv AT gazdûkkaterinapetrívna applicationofthemovablecellularautomatamethodtosimulationthewormlikeorganismslocomotion
AT žiharevičvolodimirvíktorovič applicationofthemovablecellularautomatamethodtosimulationthewormlikeorganismslocomotion
AT níkítínaolʹgamihajlívna applicationofthemovablecellularautomatamethodtosimulationthewormlikeorganismslocomotion
AT ostapovsergíjeduardovič applicationofthemovablecellularautomatamethodtosimulationthewormlikeorganismslocomotion
AT gazdûkkaterinapetrívna zastosuvannâmetoduruhomihklítinnihavtomatívdomodelûvannâlokomocííčervâkopodíbnihorganízmív
AT žiharevičvolodimirvíktorovič zastosuvannâmetoduruhomihklítinnihavtomatívdomodelûvannâlokomocííčervâkopodíbnihorganízmív
AT níkítínaolʹgamihajlívna zastosuvannâmetoduruhomihklítinnihavtomatívdomodelûvannâlokomocííčervâkopodíbnihorganízmív
AT ostapovsergíjeduardovič zastosuvannâmetoduruhomihklítinnihavtomatívdomodelûvannâlokomocííčervâkopodíbnihorganízmív
first_indexed 2024-04-08T14:58:56Z
last_indexed 2024-04-08T14:58:56Z
_version_ 1795779027972128768
spelling mcmtechkpnueduua-article-1400032019-03-07T10:24:45Z Application of the Movable Cellular Automata Method to Simulation the Worm-Like Organism’s Locomotion Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів Газдюк, Катерина Петрівна Жихаревич, Володимир Вікторович Нікітіна, Ольга Михайлівна Остапов, Сергій Едуардович The object of the study of this work is the simulation of a rainwater worm subsystem, which controls its locomotion. As a method for modeling, the method of movable cellular automata (MCA) is chosen, which is successfully used for modeling of different systems, where there is a change of volume — from elastic deformations to ruptures. In this case, the system is divided into fragments, presented in the form of separate discrete elements — automata. The mechanical subsystem reflects the corresponding body fragments and simulates muscle contractions: transverse and longitudinal. By reducing transverse muscles, the corresponding body fragments should be increased in length and compressed, and with the reduction of longitudinal vice versa — decrease in length and expand. The signal for muscle contraction is the state of the corresponding «nerve ending» of the neural subsystem, which is associated with the corresponding MCA. The work of the cellular automaton algorithm is asynchronous. This involves random selection of one MCA from the set and an appropriate modification of its state and the state of its nearest neighbors in accordance with the rules of interaction. In the simulation of the neural subsystem, elemental analogs of artificial neurons (perceptron) are implemented. For each individual MCA, the coordinates of the remote fragments of the simulated organism, the states of which are the input signals for the corresponding neuron, are indicated. To provide the optimal motion, an evolutionary algorithm based on a neural subsystem with the use of analogues of elementary artificial neurons is proposed. The computer model, simulating worm-like locomotion, is obtained. The conducted studies in the software environment showed that from an arbitrary initial chaotic state the organism goes to the state of maximum effective motion (minimum energy at maximum speed) due to the self-organization of signals in a chaotic neural network. Об’єктом дослідження даної роботи є моделювання підсистеми дощового черв’яка, яка керує його локомоцією. В якості методу для моделювання обрано метод рухомих клітинних автоматів (РКА), який з успіхом використовується для моделювання різних систем, де мають місце зміни об’єму – від пружних деформацій до розривів. При цьому система розбивається на фрагменти, що представляються у вигляді окремих дискретних елементів – автоматів.  Механічна підсистема відображає відповідні фрагменти тіла організму та моделює скорочення м’язів. При скороченні поперечних м’язів відповідні фрагменти тіла збільшуються у довжині та стискаються, а при скороченні поздовжніх навпаки – зменшуються у довжині та розширюються. Сигналом для скорочення м’язів є стан відповідного «нервового закінчення» нейронної підсистеми, що асоціюється із відповідним РКА. Робота клітинно-автоматного алгоритму є асинхронною. Це передбачає довільний випадковий вибір одного РКА зі всієї множини та відповідну модифікацію його стану та стану його найближчих сусідів згідно із правилами взаємодії. При моделюванні нейронної підсистеми реалізовано елементарні аналоги штучних нейронів (персептронів). Для кожного окремого РКА вказано координати віддалених фрагментів модельованого організму, стани яких є вхідними сигналами для відповідного нейрону.  Для забезпечення вибору оптимального руху запропоновано еволюційний алгоритм на основі нейронної підсистеми з використанням аналогів елементарних штучних нейронів. Отримана комп'ютерна модель, що імітує черв’якоподібну локомоцію. Проведені дослідження у програмному середовищі показали, що з довільного початкового хаотичного стану організм прямує до стану максимально ефективного руху (мінімум енергії при максимальній швидкості), що обумовлене самоорганізацією сигналів у хаотичній нейронній мережі. Kamianets-Podilskyi National Ivan Ohiienko University 2018-05-23 Article Article application/pdf http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/140003 10.32626/2308-5916.2018-17.16-26 Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences; 2018: Mathematical and computer modelling. Series: Technical sciences. Issue 17; 16-26 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки ; 2018: Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки. Випуск 17; 16-26 2308-5916 10.32626/2308-5916.2018-17 uk http://mcm-tech.kpnu.edu.ua/article/view/140003/137055 Авторське право (c) 2021 Математичне та комп'ютерне моделювання. Серія: Технічні науки

Схожі ресурси