Е. А. Кольчугина
ЭВОЛЮЦИЯ РАСПИСАНИЙ КАК СРЕДСТВО
РАЗРАБОТКИ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО АЛГОРИТМА
ПОВЕДЕНИЯ ЦИФРОВОГО ОРГАНИЗМА
Предложена усовершенствованная модель цифрового организма, допускающая параллельное исполнение нескольких поведенческих блоков благодаря дополнению модели служебной структурой, называемой расписанием. <...> Введенный набор операций над расписанием позволяет динамически получать
новые параллельные алгоритмы поведения, что также можно рассматривать
как эволюционный процесс. <...> Введение
Предложенное в работе [1] универсальное представление, позволяющее
сохранять в составе линейной суперхромосомы цифрового организма как
значения атрибутов, так и алгоритм поведения, обеспечивает ряд преимуществ, однако позволяет описывать только последовательный алгоритм поведения. <...> В данной статье предлагается усовершенствованный подход, позволяющий задавать на основе исходной линейной структуры суперхромосомы <...> Это достигается благодаря введению
в состав суперхромосомы дополнительных служебных структур. <...> 1 Особенности модели
Используя обозначения, введенные в [1], будем понимать под A = {ai }
множество населяющих искусственный мир цифровых организмов, каждый
из которых принадлежит к одному из множества видов C = c j . <...> Поведение,
{ }
параметры идентификации и состояния организма задаются с помощью суперхромосомы, структура которой определена как упорядоченное множества
локусов [1]:
StrSupChr = loc1, loc2 , … , locn , ∀loci ∈ Loc = Params ∪ BH , n = Loc ,
где Params определяет множество всех возможных параметров; BH = {bhi } –
множество всех возможных поведенческих блоков или неделимых алгоритмических единиц, обладающих смысловой законченностью. <...> Важными особенностями модели [1] являются следующие:
– допустим полиморфизм реализаций поведенческих блоков, определяемых отображением realizeBH : BH → P ( Code ) , где Code – множество
всех допустимых программных реализаций для ∀bhi ∈ BH , а P ( Code ) обозначает булеан множества Code ;
– представление <...>