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

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。