Enhancing the diversity of self-replicating structures using active self-adapting mechanisms

Numerous varieties of life forms have filled the earth throughout evolution. Evolution consists of two processes: self-replication and interaction with the physical environment and other living things around it. Initiated by von Neumann et al. studies on self-replication in cellular automata have attracted much attention, which aim to explore the logical mechanism underlying the replication of living things. In nature, competition is a common and spontaneous resource to drive self-replications, whereas most cellular-automaton-based models merely focus on some self-protection mechanisms that may deprive the rights of other artificial life (loops) to live. Especially, Huang et al. designed a self-adaptive, self-replicating model using a greedy selection mechanism, which can increase the ability of loops to survive through an occasionally abandoning part of their own structural information, for the sake of adapting to the restricted environment. Though this passive adaptation can improve diversity, it is always limited by the loop’s original structure and is unable to evolve or mutate new genes in a way that is consistent with the adaptive evolution of natural life. Furthermore, it is essential to implement more complex self-adaptive evolutionary mechanisms not at the cost of increasing the complexity of cellular automata. To this end, this article proposes new self-adaptive mechanisms, which can change the information of structural genes and actively adapt to the environment when the arm of a self-replicating loop encounters obstacles, thereby increasing the chance of replication. Meanwhile, our mechanisms can also actively add a proper orientation to the current construction arm for the sake of breaking through the deadlock situation. Our new mechanisms enable active self-adaptations in comparison with the passive mechanism in the work of Huang et al. which is achieved by including a few rules without increasing the number of cell states as compared to the latter. Experiments demonstrate that this active self-adaptability can bring more diversity than the previous mechanism, whereby it may facilitate the emergence of various levels in self-replicating structures

Artificial Evolution of Arbitrary Self-Replicating Cellular Automata

Since John von Neumann's seminal work on developing cellular automata models of self-replication, there have been numerous computational studies that have sought to create self-replicating structures or "machines". Cellular automata (CA) has been the most widely used method in these studies, with manual designs yielding a number of specific self-replicating structures. However, it has been found to be very difficult, in general, to design local state-transition rules that, when they operate concurrently in each cell of the cellular space, produce a desired global behavior such as self-replication. This has greatly limited the number of different self-replicating structures designed and studied to date. In this dissertation, I explore the feasibility of overcoming this difficulty by using genetic programming (GP) to evolve novel CA self-replication models. I first formulate an approach to representing structures and rules in cellular automata spaces that is amenable to manipulation by the genetic operations used in GP. Then, using this representation, I demonstrate that it is possible to create a "replicator factory" that provides an unprecedented ability to automatically generate a whole class of new self-replicating structures and that allows one to systematically investigate the properties of replicating structures as one varies the initial configuration, its size, shape, symmetry, and allowable states. This approach is then extended to incorporate multi-objective fitness criteria, resulting in production of diversified replicators. For example, this allows generation of target structures whose complexity greatly exceeds that of the seed structure itself. Finally, the extended multi-objective replicator factory is further generalized into a structure/rule co-evolution model, such that replicators with unspecified seed structures can also be concurrently evolved, resulting in different structure/rule combinations and having the capability of not only replicating but also carrying out a secondary pre-specified task with different strategies. I conclude that GP provides a powerful method for creating CA models of self-replication

Sublinear-Time Cellular Automata and Connections to Complexity Theory

Im Gebiet des verteilten Rechnens werden Modelle untersucht, in denen sich mehrere Berechnungseinheiten koordinieren, um zusammen ein gemeinsames Ziel zu erreichen, wobei sie aber nur über begrenzte Ressourcen verfügen — sei diese Zeit-, Platz- oder Kommunikationskapazitäten. Das Hauptuntersuchungsobjekt dieser Dissertation ist das wohl einfachste solche Modell überhaupt: (eindimensionale) Zellularautomaten. Unser Ziel ist es, einen besseren Überblick über die Fähigkeiten und Einschränkungen des Modells und ihrer Varianten zu erlangen in dem Fall, dass die gesamte Bearbeitungszeit deutlich kleiner als die Größe der Eingabe ist (d. h. Sublinear-Zeit). Wir führen unsere Analyse von dem Standpunkt der Komplexitätstheorie und stellen dabei auch Bezüge zwischen Zellularautomaten und anderen Gebieten wie verteiltes Rechnen und Streaming-Algorithmen her. Sublinear-Zeit Zellularautomaten. Ein Zellularautomat (ZA) besteht aus identischen Zellen, die entlang einer Linie aneinandergereiht sind. Jede Zelle ist im Wesentlichen eine sehr primitive Berechnungseinheit (nämlich ein deterministischer endlicher Automat), die mit deren beiden Nachbarn interagieren kann. Die Berechnung entsteht durch die Aktualisierung der Zustände der Zellen gemäß derselben Zustandsüberführungsfunktion, die gleichzeitig überall im Automaten angewendet wird. Die von uns betrachteten Varianten sind unter anderem schrumpfende ZAs, die (gewissermaßen) dynamisch rekonfigurierbar sind, sowie eine probabilistische Variante, in der jede Zelle mit Zugriff auf eine faire Münze ausgestattet ist. Trotz überragendem Interesse an Linear- und Real-Zeit-ZAs scheint der Fall von Sublinear-Zeit im Großen und Ganzen von der wissenschaftlichen Gemeinschaft vernachlässigt worden zu sein. Wir arbeiten die überschaubare Anzahl an Vorarbeiten zu dem Thema auf, die vorhanden ist, und entwickeln die daraus stammenden Techniken weiter, sodass deren Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten wesentlich breiter wird. Durch diese Bemühungen entsteht unter anderem ein Zeithierarchiesatz für das deterministische Modell. Außerdem übertragen wir Techniken zum Beweis unterer Schranken aus der Komplexitätstheorie auf das Modell der schrumpfenden ZAs und entwickeln neue Techniken, die auf probabilistische Sublinear-Zeit-ZAs zugeschnitten sind. Ein Bezug zu Härte-Magnifizierung. Ein Bezug zu Komplexitätstheorie, die wir im Laufe unserer Untersuchungen herstellen, ist ein Satz über Härte-Magnifizierung (engl. hardness magnification) für schrumpfende ZAs. Hier bezieht sich Härte-Magnifizierung auf eine Reihe neuerer Arbeiten, die bezeugen, dass selbst geringfügig nicht-triviale untere Schranken sehr beeindruckende Konsequenzen in der Komplexitätstheorie haben können. Unser Satz ist eine Abwandlung eines neuen Ergebnisses von McKay, Murray und Williams (STOC, 2019) für Streaming-Algorithmen. Wie wir zeigen kann die Aussage dabei genauso in Bezug auf schrumpfende ZAs formuliert werden, was sie auch beweisbar verstärkt. Eine Verbindung zu Sliding-Window Algorithmen. Wir verknüpfen das verteilte Zellularautomatenmodell mit dem sequenziellen Streaming-Algorithmen-Modell. Wie wir zeigen, können (gewisse Varianten von) ZAs von Streaming-Algorithmen simuliert werden, die bestimmten Lokalitätseinschränkungen unterliegen. Konkret ist der aktuelle Zustand des Algorithmus vollkommen bestimmt durch den Inhalt eines Fensters fester Größe, das wenige letzte Symbole enthält, die vom Algorithmus verarbeitet worden sind. Dementsprechend nennen wir diese eingeschränkte Form eines Streaming-Algorithmus einen Sliding-Window-Algorithmus. Wir zeigen, dass Sliding-Window-Algorithmen ZAs sehr effizient simulieren können und insbesondere in einer solchen Art und Weise, dass deren Platzkomplexität eng mit der Zeitkomplexität des simulierten ZA verbunden ist. Derandomisierungsergebnisse. Wir zeigen Derandomisierungsergebnisse für das Modell von Sliding-Window-Algorithmen, die Zufall aus einer binären Zufallsquelle beziehen. Dazu stützen wir uns auf die robuste Maschinerie von Branching-Programmen, die den gängigen Ansatz zur Derandomisierung von Platz-beschränkten Maschinen in der Komplexitätstheorie darstellen. Als eine Anwendung stellen sich Derandomisierungsergebnisse für probabilistische Sublinear-Zeit-ZAs heraus, die durch die oben genannten Verknüpfung erlangt werden. Vorhersageproblem für Pilz-Sandhaufen. Ein letztes Problem, das wir behandeln und das auch einen Bezug zu Sublinear-Zeitkomplexität im Rahmen von Zellularautomaten hat (obwohl nicht zu Sublinear-Zeit-Zellularautomaten selber), ist das Vorhersageproblem für Sandhaufen-Zellularautomaten. Diese Automaten sind basierend auf zweidimensionalen ZAs definiert und modellieren einen deterministischen Prozess, in dem sich Partikel (in der Regel denkt man an Sandkörnern) durch den Raum verbreiten. Das Vorhersageproblem fragt ob, gegeben eine Zellennummer $y$ und eine initiale Konfiguration für den Sandhaufen, die Zelle mit Nummer $y$ irgendwann vor einer gewissen Zeitschranke einen von Null verschiedenen Zustand erreichen wird. Die Komplexität dieses mindestens zwei Jahrzehnte alten Vorhersageproblems ist für zweidimensionelle Sandhaufen bemerkenswerterweise nach wie vor offen. Wir lösen diese Frage im Wesentlichen für eine neue Variante von Sandhaufen namens Pilz-Sandhaufen, die von Goles u. a. (Phys. Lett. A, 2020) vorgeschlagen worden ist. Unser Ergebnis ist besonders relevant, weil es innovative Erkenntnisse und neue Techniken liefert, die für die Lösung des offenen Problems im allgemeinen Fall von hoher Relevanz sein könnten

Constructibility of signal-crossing solutions in von Neumann 29-state cellular automata

In von Neumann 29-state cellular automata, the crossing of signals is an important problem, with three solutions reported in the literature. These solutions greatly impact automaton design, especially self-replicators. This paper examines these solutions, with emphasis upon their constructibility. We show that two of these solutions are difficult to construct, and offer an improved design technique. We also argue that solutions to the signal-crossing problem have implications for machine models of biological development, especially with regard to the cell cycle

Constructibility Of Signal-Crossing Solutions In Von Neumann 29-State Cellular Automata

In von Neumann 29-state cellular automata, the crossing of signals is an important problem, with three solutions reported in the literature. These solutions greatly impact automaton design, especially self-replicators. This paper examines these solutions, with emphasis upon their constructibility. We show that two of these solutions are difficult to construct, and offer an improved design technique. We also argue that solutions to the signal-crossing problem have implications for machine models of biological development, especially with regard to the cell cycle. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2005

LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volum

Tartu Ülikooli toimetised. Tööd semiootika alalt. 1964-1992. 0259-4668

http://www.ester.ee/record=b1331700*es