CA与生命游戏演化的组合模型*

基于摩尔奇偶型CA,提出一种结合生命游戏的演化模型.首先设置初始构型进行摩尔奇偶型规则演化,再引入生命游戏规则,按游戏规则演化;最后依此重复摩尔奇偶规则和生命游戏规则,直到演化整个元胞空间.证实在摩尔奇偶型CA的基础上,结合生命游戏在很大程度上减小了演化过程对初始构型的依赖,出现更为丰富的图元以及基于图元和演化框架的动态图案,且演化过程仍然符合摩尔奇偶型CA的演化规律.结合模型可以避免演化过度依赖初始构型以及演化过程的单调性,而且组合演化模型可以应用于图案生成,生成保持风格的规则几何纹理图案,丰富图案的生成方法.     

网络软件动态演化的元胞自动机模型研究

通过分析网络软件的动态演化,提出将元胞自动机理论引入到网络软件演化过程的模拟中,建立元胞模型来预防和监控演化趋势。并针对服务构件替换和连接件替换,提出一系列算法和规则。研究结果表明该模型能较好地模拟网络捧件演化现象,对于web形式的服务监控、替换以及维护重要服务等工作具有指导意义。     

软件可信性演化的移动元胞自动机模拟

演化是软件可信性的核心问题。为了研究在动态、开放、多变环境下,干扰对软件可信性的影响,在分析软件系统可信性传递过程的基础上,结合元胞自动机机理和耗散理论,构建基于用户视角的软件系统可信性演化的移动元胞自动机仿真模型,仿真研究了软件系统在受到干扰的情境下,软件可信性的变化过程。研究表明,软件系统在受到干扰的环境下,当运行状态发生变化时,其可信性评价值降低,在经历了多次干扰后,系统可信性评价值最终稳定,这为动态评价、预测软件系统可信性提供了一个新的模型与方法。     

元胞遗传算法演化规则的研究

在Conway提出的“生命游戏”规则的基础上,为提高生命繁殖和生存的概率,通过改变周围邻居元胞的状态提出一种改进的演化规则。实验证明,结合元胞自动机的遗传算法,加入改进的演化规则后,用于求解复杂多峰函数优化问题获得了较好的效果。     

基于元胞自动机的消防安全意识群研究

群体成员的消防安全意识高低对群体火灾安全威胁的规避有重大的意义,通过分析影响个体消防安全意识的内外因以及成员之间的相互作用机制,提出了基于状态更新的元胞自动机消防安全意识演化模型.模拟仿真表明群体内成员的消防安全意识状态分布具有可塑性、传播性,并分析初始成员消防安全意识分布对最后群体整体消防安全意识的影响.结果发现,若要使得群体内稳定时整体消防安全意识高,就应该尽可能地使得初始状态下消防安全意识高的个体与消防安全意识低的个体比例尽可能的高.     

基于元胞自动机的增强现实标记识别算法

增强现实系统中标记识别一直是增强现实系统的瓶颈,占用了系统处理的大部分时间,即使采用规则几何形式的标记,对于实时要求很高的增强现实系统而言,其识别算法的效果和实时性也是不理想的,因此提出了一种利用应用元胞自动机模型,利用给定的演化规则,改进在增强现实系统中标记识别的算法,并在ARTOOLKIT系统中做了具体实现.实验结果表明,改进的算法的实时性和识别效果均有了很大的提高.     

软件体系结构动态演化的元胞自动机模型研究

目前软件体系结构动态演化的元胞自动机模型存在描述单一、元胞间关系不明确、没有详细阐述动态演化过程应用约束条件的缺点。针对这些不足进行相关的研究,重新定义了软件体系结构动态演化的扩展元胞自动机模型,基于扩展元胞自动机模型结合演化应用约束条件,分析了软件体系结构的动态演化过程,运用元胞间控制约束条件和行为相关约束条件来正确地指导SA动态演化。提出了动点稳态转移的概念,对演化程度和一致性进行定义分析,此方法比以往的元胞自动机模型更能准确指导SA动态演化,促进SA动态演化的进一步研究。通过案例验证了该方法的应用价值和可行性,可以更全面地应用于软件体系结构的动态演化。     

MapInfo中元胞自动机集成开发方案及其应用

元胞自动机与地理信息系统(GIS)的集成弥补了GIS在时空分析和时空演化方面的不足,为地理学的研究提供了新的手段。论文用实例论述了MapInfo中元胞自动机的集成开发方案。讲述了元胞自动机的原理及与GIS集成的优点和具体技术,并就二值型(城市扩张演化型)元胞自动机的应用做了示范。     

一种基于元胞自动机的无线传感器网络拓扑控制方法

设计良好的网络拓扑控制方法能够减少能量消耗,实现网络能量的高效利用.利用二维元胞自动机,考虑节点的随机分布和工作/休眠/失效三态,建立无线传感器网络系统拓扑的演化规则.在设定初始条件下研究得到了演化规则的最佳控制参数,利用该参数的仿真表明,优化的元胞自动机网络拓扑控制在保证覆盖率和连通度的前提下延长了网络寿命.     

一种交通流的元胞自动机模型及分析

利用元胞自动机模型对十字路口进行模拟,并且对十字路口的交叉口内的元胞建立了新的规则。把整个系统(十字路口)划分为3个区域,利用这3个区域的车辆流之间的关系,得出了整个系统的车辆密度和平均速率之间的关系。     

基于细胞自动机的城市用地仿真研究

随着城市规模日益增大,功能日益复杂,城市问题的广度和深度是人类社会前所未遇的,其中土地利用是城市问题的重要方面。从城市交通与土地利用互馈关系入手,应用细胞自动机模型对城市土地利用发展情况进行分析研究、预测和模拟演示,以期能对土地管理提供较为科学的决策依据。     

二维可反向迭代细胞自动机在数据加密中的应用

针对一维触发细胞自动机加、解密速度慢,迭代次数多的问题,提出了一种基于二维触发细胞自动机的数据加密算法。通过邻居细胞间的相互作用与共同演化,反向迭代完成数据加密,正向演化完成数据解密。密钥空间,即反转规则表,随着细胞自动机邻居半径增大呈指数增长,且可以根据不同的安全性要求,通过调整细胞自动机的邻居半径及加密轮次来实现。分析结果表明,该算法可以抵抗蛮力攻击和已知明文、密文以及差分分析攻击,具有较高的安全性。加、解密共享同一硬件结构也使得本算法具有很强的实用性。     

基于元胞自动机扩展模型的图的最短路径算法

利用元胞自动机在元胞空间上的并行特性,采用元胞动态邻居,时间段自适应调整的方法,构造出一种新的基于元胞自动机扩展模型的最短路径搜索算法,即通过简单规则的元胞状态演化,得到带权图的最短路径;该方法经过优化,能够达到Dijkstra算法的时间效率;并且为基于元胞自动机扩展模型解决图的问题的提供了新的思路。     

基于耦合触发元胞自动机的并行加密模型

介绍了耦合触发元胞自动机构造的一般方法，根据耦合触发元胞自动机的特性，提出了一种耦合触发元胞自动机并行加密模型．仿真实验表明：耦合触发元胞自动机并行加密模型与其迭代加密模型相比，大大提高了加密解密速度，具有更好的实时性、普适性．     

有限理性条件下投票过程的元胞自动机模型研究

有限理性理论认为个体的决策能力是有限的,本文建立元胞自动机（CA）模型研究群体决策中有限理性个体的投票过程,给出了CA的演化规则,模拟了相互邻接的个体问的相互作用,观测到了投票过程的一些微观现象。元胞自动机理论将是推动自然科学和社会科学发展的一个有效工具。     

基于元胞自动机的小样本集分类算法

样本集中的数据数量过少会影响最后的分类精度。为此,提出基于元胞自动机模型的小样本集分类算法,利用元胞自动机的状态转换规则和分类规则,通过元胞空间的演化实现对数据集的分类。对标准数据集的测试结果表明,在小样本集和样本集中数据分布不均匀的情况下,该算法具有较高的分类精度。     

利用细胞自动机模型约减最近邻分类规则

目前常见的最近邻分类规则约减算法,只注重约减后分类器的分类精度和被约减的规则数量,而不注重约减效率和约减后分类器的泛化能力。针对该问题,提出了一种细胞自动机(cellular automata,CA)基础上的最近邻分类规则约减方法。该方法只保留不同类边界上的样本点,约减规则的数量可以由细胞自动机网格的粒度动态调节。其优势在于:在给定的大数据集前提下,可以利用较少的运行时间来约减给定的规则样本;可以利用积累或迭代的方式来分步获得原给定样本集的一致性子集。采用13个不同的数据集进行仿真实验,结果显示该算法简单、有效,较好地解决了大样本集的约减问题。     

基于元胞自动机模型的遥感图像亚像元定位

由于遥感图像中普遍存在混合像元,因此传统分类方法得到的结果通常会存在较大误差,应用混合像元分解技术,虽然可以得到混合像元中各端元组分的丰度,但是却不能得到各端元组分的空间分布状态,而亚像元定位则是在混合像元分解的基础上,将混合像元剖分为亚像元,再利用端元组分的丰度及像元空间分布的特点,将亚像元赋予不同端元组分来得到各端元组分的空间分布情况,以提高遥感图像分类的精度。为了更好地解决亚像元定位问题,结合亚像元定位的理论模型,提出了一种新的元胞自动机模型,并通过模拟数据和实际数据对该模型进行了检验,结果表明,该模型是一种简单有效的解决亚像元定位问题的方法。     

人口条件约束下的城市元胞自动机模型研究

城市化过程中人口的流动和转移,改变了不同地域上的人口分布,同时对原有用地需求和用地格局产生影响,使得土地利用方式发生相应的变化,因此探讨人口变动是研究非城市用地向城市用地变迁的一个重要方面。近几十年来,人们尝试利用元胞自动机模型来模拟,预测城市用地的扩张,但是标准的元胞自动机仅通过初始状态和既定不变的演化规则很难模拟出日渐复杂的城市系统,本文尝试将人口分布和就业结构的变化作为一种限制因素来控制元胞自动机的演化,并以北京市城市建成区的扩展为例,通过为不同的区域赋予不同的限制值从而更加准确地模拟城市化过程中城市用地的扩张。