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...
Saved in:
| Published in: | Системні дослідження та інформаційні технології |
|---|---|
| Date: | 2017 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/151065 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862704984554995712 |
|---|---|
| author | Zavertanyy, V. Makarenko, A. |
| author_facet | Zavertanyy, V. Makarenko, A. |
| 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. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | 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.
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.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:53:15Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-151065 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1681–6048 |
| language | English |
| last_indexed | 2025-12-07T16:53:15Z |
| publishDate | 2017 |
| publisher | Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Zavertanyy, V. Makarenko, A. 2019-04-23T19:23:56Z 2019-04-23T19:23:56Z 2017 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/151065 518.58:519.2:504 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. en Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України Системні дослідження та інформаційні технології Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model Динаміка генотипу в нейроеволюції агентів у моделях штучного життя Динамика генотипа в нейроэволюции агентов в моделях искусственной жизни Article published earlier |
| spellingShingle | Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model Zavertanyy, V. Makarenko, A. Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем |
| title | Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model |
| title_alt | Динаміка генотипу в нейроеволюції агентів у моделях штучного життя Динамика генотипа в нейроэволюции агентов в моделях искусственной жизни |
| 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_short | Genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model |
| title_sort | genotype dynamic for agent neuroevolution in artificial life model |
| topic | Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем |
| topic_facet | Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/151065 |
| work_keys_str_mv | AT zavertanyyv genotypedynamicforagentneuroevolutioninartificiallifemodel AT makarenkoa genotypedynamicforagentneuroevolutioninartificiallifemodel AT zavertanyyv dinamíkagenotipuvneiroevolûcííagentívumodelâhštučnogožittâ AT makarenkoa dinamíkagenotipuvneiroevolûcííagentívumodelâhštučnogožittâ AT zavertanyyv dinamikagenotipavneiroévolûciiagentovvmodelâhiskusstvennoižizni AT makarenkoa dinamikagenotipavneiroévolûciiagentovvmodelâhiskusstvennoižizni |