Застосування методу рухомих клітинних автоматів до моделювання локомоції черв’якоподібних організмів
DOI:
https://doi.org/10.32626/2308-5916.2018-17.16-26Анотація
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.
Посилання
Brenner S. The genetics of Caenorhabditis elegans / S. Brenner // Genetics. — 1974. — № 77. — Р. 71–94.
Brenner S. Excerpts from proposal to the Medical Research Council / S. Brenner. — 1963.
Internet service Open source project dedicated to creating the world’s first virtual organism in a computer, a C. elegans nematode [Електронний ресурс]. — Режим доступу: http://www.openworm.org/index.html.
Rose J. K. Analyses of Habituation in Caenorhabditis elegans / J. K. Rose, C. H. Rankin // Learning & Memory. — 2001. — P. 63–69.
Bandman O. L. Parallel implementation of cellular automata algorithms for simulation of spatial dynamics / O. L. Bandman // Sib. Zh. Vychisl. Mat. — 2007. — Vol. 10, № 4. — Р. 335–348.
Bäck T. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice / T. Bäck. — New York : Oxford University Press, 1996.
Goldberg D. E. Genetic Algorithms in Search / D. E. Goldberg // Optimization, and Machine Learning. — Massachusetts : Addison-Wesley 1989.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Authors who publish with this journal agree to the following terms:- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).