二次元セルラーオートマトンのルール合成のための学習アルゴリズムについて

摘要

This paper studies an algorithm for synthesis of 2-D Cellular Automata. The Cellular Automata dynamics is governed by a rule table and can exhibit rich spatiotemporal dynamics. Therefore, it is important to search required rule table. But, there are huge numbers of rule tables and brute search is impossible. We proposed an algorithm to search required rule table. This algorithm has reward and counter to research efficient rule table. Performing basic numerical experiments, we have confirmed the efficiency of proposed algorithm.%2次元セルラーオートマトン（CA）における所望のパターンを生成するルールテーブルの合成方法を考察する。CAの描くパターンはルールテーブルによって決定される。しかし、2状態9近傍における全ルールテーブル数は膨大であるため、全探索によって所望のルールテーブルを見つけることは非常に困難である。そこで、本論文ではそれぞれのルールに報酬とカウンタという値を設けることによって効率的に所望のルールテーブルを合成を行う。また、画像処理への応用を考慮して簡単な要素抽出を行う。これらの数値実験を行うことによって提案した手法の有効性を確認する。