（计算机应用技术专业论文）基于erl的虚拟物种进化.pdf

摘要 基于e r l 的虚拟物种进化 计算机应用专业硕士研究生方晓静 指导教师邓辉文教授 摘要 人工生命作为一个新的研究领域，其关于进化的研究是最基本和最重要的课题。它以生 命现象为研究对象，以生命过程的机理及其上程实现技术为主要研究内容，以扩展人的生命 功能为主要研究目标。人工生命的研究兴趣在于对生命系统行为特性的仿生，学科中使用由 下而上合成的方法，使人：i ：系统具有很好的适应性、灵活性。虚拟生物是智能虚拟环境的一 部分，也是检验人工生命理论的一种实验手段。从人t 生命的观点来看，虚拟生物的感知、 认知是进化计算中自发涌现的结果，本质上也是一个模式形成过程。因此对其中a g e n t 的研究 可以增进整个系统的能力。人t 生命的研究在人工智能系统中有着理论和应用的重要性，其 中它的进化模型又能解决机器学习、函数优化、信号处理中的一些问题。 机器学习是人类使用计算机来模拟生物学习能力的一种手段。它是人工智能研究中的重 要一环，它的研究对人t 智能和机器人技术的发展具有重要的意义。增强学习是近几十年来 迅速发展起米的一类机器学习方法。它不需要先验知识，因此是一种弱化了指导学习的学习 方法。它通过和环境交互时使用的试错法来学习，这是增强学习的特点之一。增强学习应该 理解为一类问题的集合，而不是一类方法的集合。当a g e n t 必须通过和环境的试错式交互来提 高自己的行为、达到某种目的时，它所面临的问题就是增强学习的问题。由于人j i ：生命是一 个多a g e n t 系统，其中的虚拟环境是动态变化的，其他a g e n t 的行为是未知的，因此在人工生 命模型中使用增强学习模型有利于a g e n t 在虚拟环境中的自学习与自适应。 进化增强学习是将增强学习与智能计算相结合的一种学习方式，原有的进化增强学习采 用了增强学习的学习框架，使用神经网络与遗传算法相结合的方法米实现该框架。该模型中 一个a g e n t 具有评估网和行动网两种神经网络，它们分别对评估和决策进行计算得出行动策 略，并使用遗传算法对这两个网络进行权值优化。在增强学习中策略的开发与探索之间的平 衡决定了a g e n t 是开发未执行过的行为集还是继续探索己经在学习过程中得到的知识。一味的 开发将使a g e n t 很快地陷入局部最优，虽然探索可以跳出局部最优并加速学习，但过多的探索 将影响算法的性能。原有的e r l 模型在这方面没有很好的进行处理，另外此理论在应用中还存 在着状态空间压缩，信用分配等问题，因此这种学习方式具有一定的局限性。 i 西南入学硕十学位论文 本文旨在原有的进化增强学习模型基础上建立一个多a g e n t 系统，创建一种能平衡搜索与 利用关系的改进模型，以提高a g e n t 在虚拟环境中的适应水平，同时观察学习与进化在a g e n t 中的体现以及虚拟生物在虚拟环境中怎样处理生存与繁殖问题，并期望在一定程度上体现人 工生命群聚智能和“涌现”特征。 q 学习是在增强学习基础之上发展起来的一种新的机器学习方法，它的学习方法是以q 值 的大小为指导。在实现过程中改进模型结合了进化增强学习的q 学习算法与分布式策略方法， 遵循学习与进化对人工生命中的虚拟生物的指导作用，使用神经网络完成虚拟物种在虚拟环 境中对环境的学习和对自身如何进化的学习，弱化了指导学习在学习过程中的作用，使a g e n t 依靠环境作为学习的回馈，有着更好的适应性。模型中的神经网络结合遗传算法实现了一个 a g e n t 评估一决策模型，使a g e n t 能进行有目的的移动并在行为过程中得到学习，并且使用 a c t o r c r i t i c 模型中的感知作为行动神经网络的输入。在神经网络计算过程中结合了遗传算 法和分布式策略，行动网的最终输出是一种基于马尔可大决策链的增强学习结果，这个结果 不是单一的值而是对行动概率的一种描述，当感知到食物或在满足繁殖条什的情况下，a g e n t 的行动在自身行动网输出的基础上依照概率选出，冈此在加强了收敛效果的同时也体现了 a g e n t 的自学习功能。此外还利用遗传算法作为虚拟物种的进化规则，使得具有高适应度的物 种能够生存并繁衍下去，籍此使虚拟生物的进化得以实现，从而完成a g e n t 对外界环境的自 适应功能。 该模型依据揭示进化与学习关系的b a l d w i n 效应，在神经网络、进化学习、增强学习以 及分布式方法的结合运用下实现a g e n t 的学习与进化，体现了学习和进化在人工生命中的重 要性以及丽者之间的相互作用。 目前相关实验大多聚集在单一环境中的虚拟物种进化学习过程研究上，改进后的增强学 习算法不仅能够较快的收敛并且具有较好的适应度，还增强了a g e n t 对非单元环境的适应性。 在文章最后，对于该模型的具体实现与观察结果列出了一些相关实验数据，并将实验结 果的采样与其他相关实验进行比较。从给出的仿真模型中表明，a g e n t 在具有自由活动、觅食、 繁殖、逃避等行为特征的同时，其自身算法的效果有了一定提高。使用该模型有助于a g e n t 对外界环境的学习与行为决策，并且有较好的收敛性与进化适应度。 本项目具有一定的工程应用潜力，可以j 泛的应用于类似系统，对于人工生命中的虚拟 物种学习与进化的理论和实践研究也具有一定意义。 关键词：人工生命进化增强学习分布式策略决策一行为模式评估一决策方法 i i a b s t r a c t t h ee v 0 1 u t i o no fv i r m a l b a s e do ne r l m 匈o r ：c o m p u t e ra p p l i c a t i o n1 1 e c h n o l o g i e s d i r e c t i o n ：i n t e l l i g e n tc o n t r o la n da p p l i c a t i o n s u p e r v i s o r ：p r o f d e n gh u i w e n a u t h o r ：州gx i a o j i n g a b s t r a c t a san e ws t u d yf i e l d ，e v o i u t i o no fan i f i c i a ll i f e ( a l i f e ) i s 锄e l e m e n t a 拶a n dav i t a lp r o j e c t ， w h i c hr e s e a r c h e sl i f es y s t e ma si t so b i e c t ，s t u d i e sm e c h a n i s mo fi i f ep r o c e s sa n d 印p l i c a t i o ni nt h e r a n g eo fe n g i n e e r i n ga si t sc o n t e n t ，e x p e n d sf u n c t i o ni nh u m a nl i f ea si t sr e s e a r c ht a 唱e t t h ei n t e r e s t i ns t u d yo fa l i f ef o c u s e so nt h ei m i t a t i o ni nt h ec h a r a c t e r i s t i co fl i f es y s t e m ，a tt h es a m et i m e ， k n o w l e d g ea b o u tt h es t u d ym a k e su s eo ft o p d o w na n db o t t o m - u pm e t h o di ns y n t h e s i s ，s oi tb r i n g s b e t t e ra d a p t a b i l i t ya n df l e x i b i l i t yt 0t h i sa n 讯c i a ls y s t e m o nt h eo t h e rh a n d ，v i r t u a lc r e a t u r ei so n e k i n d so fe x p e r i m e n t a t i v ei n s t m m e n tt op r o v ea l i f et h e o 叫a sw e l la sap a no fv i r t u a le n v i r o n m e n t i n t h ev i e wo ft h e p o i n to fa l i f e ，s e n s a t i o n a n dc o g n i t i o no fv i n u a lc r e a t u r ea r er e s u l t sf r o m s p o n t a n e o u se m e 唱e n c ei nc o m p u t a t i o n ，a n dt h ee s s e n c ei sap r o c e s so fb u i l d i n gm o d e h e r e b yt h e 他s e a r c ho na g e n ti na l i f ec a ni m p r o v et h ec a p a b i l i t yo fw h o l ea l i f es y s t e m ，t h ee x p l o r a t i o no f a l i f eu n f o l d st h e o r e t i ca n da p p l i c a b l ee s s e n t i a l i t yi ns t u d ya n i f i c i a li n t e l l i g e n c e ( a i ) s y s t e m ， t h e r e i n t o t h ee v o l u t i o nm o d eo fa l i f ec a nr e s o l v et h ei s s u eo fm a c h i n el e a r n i n g ，f u n c t i o n o p t i m i z a t i o ni nf u n c t i o na n ds i g n a id i s p o s a l m a c h i n el e a m i n g ( m l ) i sas o r to fm e a s u r et os i m u l a t et h ea b i l i t yt os t u d yo fc r e a t l j r eb yt h e c o m p u t e ru s e db yh u m a n i ti sa ni m p o n a n t 砸p e c ti na ir e s e a r c h ，a n di ti sm e a n i n g f u lt os t u d ya n d d e v e l o pa ia n dr o b o tt e c h n o l o g y r e i n f o r c e m e n tl e a m i n g ( r l ) i sat e c h n i q u ei nm a c h i n ei e a m i n g w h i c hi sr a p i d i yg r o w i n gd u r i n gr e c e n tc o u p l eo fd e c a d e s i ti sas t u d yw i t hw e a k e n i n gs u p e r v i s i o n ， 硒p r i o r ik n o w l e d g ei sn o tn e c e s s a d ，t ot h i sm e a n s a n di t c a nb es t u d i e dt h r o u g ht r i a l - 绷d e r r o r m e t h o dr e i a t e dt ot h ee x c h a n g eb e t w e e ne n v i r o n m e n ta i l di t s e l et h a th a sb e c o m eo n eo ft h e c h a i a c t e r s t i c so fr e i n f o r c e m e n ti e a m i n g a sf 打弱陀i n f o r c e m e n ti e a m i n gi sc o n c e m e d ，i ts h o u l db e as e to fo n et y p eo fp r o b l e m si n s t e a do fas e to ft h et y p eo fm e t h o d s w h a ta na g e n tw i lc o n f r o n t w i t hw h e ni tp r o m p t si t sb e h a v i o ro ra c h i e v ec e n a i ng o a lb yt r i a l a n d - e r r o rm e t h o dr e i a t e dt oi t s e l f 锄de n v i r o n m e n ti sw h a tt h ep r o b l e mr e i n f o r c e m e n tl e a m i n gm u s tf a c e d u et 0m u l t i a g e n ts y s t e m w h i c hi sa na n r i b u t ei na l i f ct h a tt h ed y n 栅i cc h a n g e si nv i n u a le n v i r o n m e n ta n da c to f o t h e ra g e n t s a 陀u n l ( n o w n ，t h eu 驼o fr e i n f o r c e m e 呲l e a m i n gi na l i f em o d e l i su s e 如lt 0a g p n t ss e l f - l e 踟i n g 鲫d i i i 西南人学硕士学位论文 s e l f - a d a p t a t i o ni nv i n u a le n v i r o n m e n t a sf o r e v o l u t i o n a 叫r e i n f o r c e m e n tl e 踟i n g ( e r l ) ， i ti sas n j d yc o m b i n i n gr l 锄d c o m p u t a t i o ni n t e l l i g e n c e e r lc a nw o r ku n d e rt h es t u d yo u t l i n eo fr l a i l dm e a n w h i l e ，i tm a k e s u s eo fac o m b i n a t i o nb e t w e e nn e u r a ln e t w o r k ( n n ) 锄dg e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) t oa c h i e v et h i s 0 u t l i n e t h e r ea r e 似on n se x i s t e di na i la g e n t ，t h e ya r ee v a l u a t i o nn e u r a ln e t 、v o r k 觚da c tn e u m i n e m o r kt h a t g e t a u c td e c i s i o nb yc o m p u t i n gr e s u l to fe v a l u a t i o na n da c tw i t hg ab e t a l ( i n g o p t i m i z a t i o ni nw e i g h tf r o mt h o s en e u r a ln e t w o r k s a st h eb a l a n c ei nr lp o i i c y e x p l o i t a t i o ni n t h es e to fa c tt h a ti sn o ti m p l e m e n t e do rc o n t i n u o u se x p i o r a t i o na b o u tt h ek n o w l e d g ec a p t u r e di nt h e p r o c e s s0 fs t u d y d e t e n n i n e s 铆0c h o i c e so fa g e m a c c o r d i n gt ot h o s ec h o i c e s ，l o c a lo p t i m i z a t i o n w i i lb ep r e s e n t e di fw eu s ee x p l o i t a t i o nw t h o u te x p l o r a t i o n ，i nl i k em a 肌e r a l t h o u g he x p i o r a t i o n c a na v 0 i dl o c a lo p t i m i z a t i o na n da c c u m u l a t et h es p e e do fs t u d y ，t h ef u n c t i o ni na 】g o r i t h mw i l lb e o b s t r u c t e di fw eu s ee x p l o r a t i o nw i t h o u te x p l o i t a t i o n e r lm o d e lt h a th 硒i n h e r e dd o s en o td e a l w i t ht h i sd i l e m m av e 眄w e l l ，i na d d i t i o n ，t h e r ea r es o m ep r o b l e m sa b o u tt h i st h e o 眄i nt h en e l do f 印p l i c a t j o ns u c ha sc o m p r e s s i o ni ns t a t e s p a c e ，硒s i g n0 nc r e d i t ，e t c i n0 t h e rw o r d s ，t h ee x i s t i n g m e t h o di st h eo n ew h oi si nl o c a i i z a t i o n t h i sp a p e rp r e s e n t sa ni m p r o v e dm o d e lo r i g i n a t i n gf 幻mt h ee v o l u t i o n a 叮r e i n f o r c e m e n t l e a m i n g ，w h i c hb u i l d sam u l t i a g e n ts y s t e m 鲫df o c u s e so np r o m o t i o na b o u tt h ef i t n e s sl e v e lo f a g e n ti nav i n u a le n v i r o n m e n t s i m u i t a n e o u s l y t h er e f l e c t i o no ft h er e l a t i o n s h i pb e t w e e ns t u d ya n d e v o l u t i o na n dh o wa g e n t sd e a lw i t ht h ep r o b l e mo fe x i s t e n c ea n dr e p r o d u c t i o ni nt h ee n v i r o n m e n t w i l lb eo b s e r v e d ，a n dt h i sp a p e rb u i l d so n 绷e x p r e s s i o nt 0t h e “e m e 唱e n c y ”卸dt h ei n t e l l i g e n c eo f c y b o t a x i si na n i f i c i a ll i f e q s t u d yi san e ws t u d ym e t h o dr e l a t e dt 0m a c h i n ei e a m i n g ，i ti sc o n s t m c t e du n d e rr la n d b a s e do nq - v a l u e a st ot h em o d e l ，i tc o m b i n e dw i t he r li n c l u d i n gq s t u d ya n dt h ed i s t r i b u t e d p o l i c yu n d e rt h eg u i d ea n dc o n f o 咖t ot h es t u d ya n de v o l u t i o na c t e di nv i n u a lc r e a t u r ei na l i f e a r t i f i c i a in e u r a ln e t w o r k ( a n n ) i nt h i sw o r ki su s e df o rt h es t u d yo nh o wt oa d a p to n e s e i fi nt h e v i n u a le n v i r o n m e n t ，a n da l s o ，t oi t s e l ci tl e a m sh o wt oe v o l v e c o n s e q u e n t l y ，i tw e a k e n st h ee f l c c t o fs u p e r v i s i o ni nt h ep r o c e s so fs t u d y a n da g e n tg r o u n d e do ns t u d yf e e d b a c kf r o me n v i r o n m e n tg e t s b e t t e ra d a p t a b i l i t y i nt h i sm o d e l ，t h ee v o l u t i o n a 叫a l g o r i t h m s ( e a ) f o rr e i n f o r c e m e n tl e a m i n gw i t h am e t h o do fd i s t r b u t e dp o l i c yb a s e do nn e u r a ln e t w o r ka n dt h eg e n e t i ca l g o r i t h m ( g a ) a r e i n t r o d u c e di nt h ep a p e rf o rd e s i g n i n ga na c t o r - c r i t i cm o d e la b o u ta n i f i c i a ll i f e t h ea p p e r c e p t i o n f r o ma c t o 卜c r i t i cm o d e l ，i nt h i sm o d e l ，i si n p u t t e dt ot h en e u r a ln e t w o r kc o m b i n e dw h i c hr e f e r s g e n e t i ca 1 9 0 r i t h ma n dd i s t r i b u t e dp o l i c yd u r n gt h ec o m p u t a t i o no f n n t h en n a lo u t p u t so fa c tn n a r eo u t c o m e sf o u n do nm a r k o vd e c i s i o nc h a i nw h i c hi su n d e ri 乇l ，绷di ti sn o tas i n g l ev a l u eb u ta d e s c r i p t i o no nt h ep r o b a b i l i t yo fa c t t h a ti s ，a c tf l r o ma na g e n ti sc h o s e na c c o r d i n gt ot h eo u t p u to f a c tn ni t s e l ea n di ti sh e l p f u lt os t r e n 舀h e nt h ec o n v e 唱e n c ee 行e c t f u n h e m o r e ，弱o n ek i n do f e v o l u t i o n a 叫r e g u l a t i o nt ov i n u a lc r e a t l j r e ，t h eg e n e t i ca l g o r i t h m sm a k et h o s ew h oo w nh i 曲e r f i t n e s sk e e ps u r v i v i n ga n dr e p r o d u c ef o rt h ec o n t i n u o u so fp o p u l a t i o n t h ee v o l u t i o no fv i r t u a l c r e a t u r ec a na c h i e v ei nv i e wo ft h i s ，a n dt h e r e f r o m ，t h ef u n c t i o ni ns e l f 二a d a p t i o ni sb e c o m et r u e t h i sm o d e li sb a s e do nb a l d w i ne f r e c tw h i c hp r o c l a i m st h er e l a t i o n s h i pb e t w e e na g e n t ss t u d y 锄de v o l u t i o n c o u p l e dw i t ht h ec o o p e r a t i o no fa n n ，e v o l u t i o n a r ys t u d y ，r e i n f o r c e m e n tl e a m i n g a n dd i s t r i b u t e dp o l i c y ，v i n u a lc r e r h l r er e v e a l st h ei n t e r a c t i o nb e t w e e ns t l l d ya n de v o l u t i o n ，a n d e x p r e s s e st h a tt h e ya l la r ef a i r l yv i t a l t oa l i f e t h ee x p e r i m e n t sr e l a t e dt ot h i sf i i e d ，a tp 佗s e n t ，r e f e rt ot h es t u d y 龇l de v o l u t i o no ft l l ev i n l 牖l c r e a t u 佗i nas i n g l ev i r t u a le n v i r o n m e n t a sf o rt h i si m p r o v e dm o d e l ，i tn o to n i ye m b o d i e saf 破盯 b ym e a n so fc o n c r e t ea c h i e v e m e n t 粕d0 b s e r v a t i o nt ot h i se x p e r i m e n t ，ac o m p a r i s o nb e t 、v e e n t 1 1 1 se x p e n m e n ta n do t h e r i i k e n e s s e si si n v o l v e da tt h eb a c k o f t h i sp a p e r a c c o r d i n gt ot h es i m u l a t e d ? o d e l a s s u m e d锄df o l l o w i n g t h ea d v a n c e m e n t0 fa 1 9 0 r i t h m e 仃e c t ， a na g e n t p r e s e n t ss o m e c n 黝c t e r 】s t l c so fb e h a v i o rs u c ha s 能em o v i n g ，f o o d s e a r c h i n g ，r e p r o d u c t i o n ，e v a d i n g ，e t c i ti s o b v l o u 3t h a tt h i 8m o d e lj sh e j p f u l t o a g e mt om a k ead e c i s i o no fb e h a v i o r - s t u d y 硼dt h es 姗et i m e t h ea g e n tc a no b t a i naf i n ec o n v e 唱e n c e ta n df i t n e s si ne v o l u t i o n in 1 8p r o j e c t1 sp 。o v l d e dw i t ht h ep o t e n t i a li nt h ea p p l i c a t i o ni ne n g i n e 硎n g 卸d c a nb ea p p l i e d t 0o t h e rs l m l l a rs y s t e m s i t i s m e a n i n g f u lt 0t h e 陀s e a r c ho fa c a d e m i ca n dp r a c t i c a ls t u d ya n d k e y w o r d s ：，i f e ；e v o i u t i o 眦r yr e i n f o r c e m e n tl e a r n i n g ；p o u c yo nd i s t r i b u t i 蚰； b e h a v i o r a c “o np a t t e r n ；a c t o r - c r i t i cm e t h o d v 独创性声明 本人提交的学位论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。论文中引用他人已经发表或出版过的研究成果，文中已加 了特别标注。对本研究及学位论文撰写曾做出贡献的老师、朋友、同 仁在文中作了明确说明并表示衷心感谢。 学位论文作者：药魂静签字日期：1 口口8 年f 月上罗日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解西南大学有关保留、使用学位论文的规 定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允 许论文被查阅和借阅。本人授权西南大学研究生院( 筹) 可以将学位 论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩 印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书，本论文：口不保密， 口保密期限至年月止) 。 学位论文作者签名：力日氧静导师签名： 张承 签字日期：2 一。为年5 月 ，日 签字日期： 2 ，万年厂月7 日 第一章绪论 1 1 引言 第一章绪论 自c ql a n g t o n 在第一届人工生命研讨会上提出a n i f i c i a ll i f e 的概念以来l ，在以后的二 十年间这门学科受到越米越多的人们的关注。时至今日，该领域综合了多个学科门类与专业 方向，它的发展不仅包括生物学意义上的生命，还涵盖其他多种技术，包括计算机、数学、 控制学、机器人学等等专业的研究人员。 人工生命的发展不仅对人类认识自身社会的发展过程和探索生命的意义有所帮助，在这 方面的研究还可用于构造新一代人工智能系统，并且作为一种应用工具，成为科技的进步和 人类发展的一块重要基石。 1 2 论文研究背景 从圣经中的上帝造人，到达尔文的物种的起源，再到现在对人工生命的定义与相关研 究，人类对生命的探索与思考从古至今延续着。生命现象的奥秘与生物的智能行为也一直被 科研工作者关注和研究。 “人工生命”即“人造生命”，它是研究具有某些生命基本特征的人工系统，这个系统的 框架又可以分为二类： 第一类是系统中具有人r t 生物或者具有与自然界中的生物相似的生命特征与行为，我们 要做的是利用计算技术对生物的这些现象进行研究利用。仿生系统、进化机器人、l 系统、 b l o s 系统、f l o y 系统等都是这方面比较著名的应用研究实例。 第二类是系统对生物技术在某种程度上的模拟，通过这种对自然界的仿生技术来对一些 问题进行研究。这些问题包括进化计算、进化动力学，例如共同进化、遗传算法、免疫算法、 蚁群算法等等仿真方法的产生和应用。 第三类是综合运用，它包括人工生命与其他智能信息处理方法的综合与应用。这方面的 例子有机器学习、进化算法和神经学习的综合以及人j 二生命同模糊控制、数学理论等等的结 合。 不论属于以上哪个框架，涉及人工生命的相关理论与应用都离不开“进化”和“学习”。 就像在臼然界中一样，进化与学习是白然个体生命延续的必由之路，同样，在人工生命系统 中，它们也是人- t 生物获得更好生存机会从而增大生存几率的重要方法。 在以上框架的基础上，人工生命的研究t 作在不断推进发展。它以生物学和数学为基础， 以计算机学为手段，涉及到基因工程、遗传学、分子生物学、化学、物理学等等几乎所有的 西南人学硕十学位论文 自然科学。冈此它在综合利用跨学科科学的同时，也是对这些学科的重要补充和完善。 人工生命的主要思想包括以下几点： 1 )采用综合集成的方法来进行研究，这种方法是自下而上构建的。人工生命不是用单 独的方法来理解生命，在它眼中生命不是肢解的生命体中的某个部分，而是各个部件的综合， 它重视的是通过研究媒介合成生命的过程和行为。冈此我们要用综合的方法而不是分析的方 法来研究它。在综合的同时，也要使用自下而上的方法，模仿或模拟自然中自我组织的过程， 借助它们相互作用时产生的“涌现”行为来诠释人工生命。而对于“涌现”这一人丁生命的 突出特征，它是指使用人量相对简单的基础单元，给他们定义局部个体的简单行为规则，在 这些基础单元启动并相互作用之后出现复杂的、非线性的形态的过程。 2 ) 它包括了关于一切可能的生命形态，突出了形式对于生命本质的重要性。人工生命 的鼻祖之一c g l a n 毋o n 在第一届人工生命大会上表明“人工生命是展示白然生命系统行为特 征的人造系统”。这种系统不仅要研究“如其所知的生命( 1 i f ea sw ek n o wi t ) ”，还要能研究“如 其所能的生命( 1 i f ea s i tc o u l db e ) ”。它的内涵不仅包括生物学，如克隆和转基冈，还包括了进 化机器人、模拟机器人、软件人等1 程领域的应用研究，以及虚拟和实体人工生命，如虚拟 人和数字人体。因而只有两者相结合才能真正理解生命的本质。而对于生命本质的理解，人 工生命的一个重要观点是：生命在于形式而非物质本身。生物的发展是从简单到复杂，从无 机物到有机物，从低级到高级，由小分子到人分子物质，现在的生物包括人在内也遵循着这 一组成形式。当把核苷酸、氨基酸等等没有生命的分子以一定形式组合在一起的时候，它们 在相互作用中产生一种群体涌现的效果，这种行为直接导致生命的表现形式，因此生命是一 种行为而不是一种事物。它的行为组成或许简单，但是它的本生并不简单。从自然生命的这 些发现中不断得到启示，人为的把生命行为以简单的组成部分和简单的行为方式综合出来， 就是人工生命的一种重要的创造方法。 3 ) 人工生命的“人工”二字限定了这种系统的特性是人造的而非自然形成。从“人工 生命”这四个字就可以看出，这种生命系统的限制性定丁“人工”，意即它的组成部分不是自 然的、而是物理硬件、计算规则人工的，得山的却是一种类生命的行为。 实现人工生命的方法有三种，即：软件方法，也就是通过编程的方法建造人t 生命；硬 件方法，通过电线、金属板等各种硬件材料构建类生命行为和性状的人工生命；湿件( w e t 、v a 旭) 方法，通过试管或其他生物方法建造人工生命。 不论采用何种形式，止如c ql a n 昏o n 在第一届人工生命大会上所说“l i f ea si tc o u l d b e ”。对人工生命的研究也是对生命特征与能力的探索，能够探索多少，亦或探索到何种程度， 都是该领域丁作者一直努力的进展方向。 1 3 人工生命发展、研究和进展现状 2 第一章绪论 1 3 1 发展简述 人工生命的萌芽可以追溯到1 9 5 2 年图灵在他的一篇数学论文中提出的一些思想，在这篇 论文中他证明了相对简单的化学过程可以从均质组织中产生出新秩序，由此一个胚胎或者生 长的有机体虽然雏形简单，却也很可能在将来产生复杂的结构。然而由于当时硬件条件的限 制，图灵的这种构想并未得到进一步发展，但是这种思想已经为人工生命的出现开启了大门。 另外，几乎处于同一时代的冯诺伊曼也尝试用计算方法揭示出生命的本质。在这种计算方 法中，他提倡生物自我繁殖的逻辑形式，一种生物一方面必须在繁殖过程中能够运行算法， 另一方面又应该起到传递数据的功能，即复制和传递数据到下一代。他的这种理论产生在发 现d n a 之前，却与用d n a 解释生物繁殖与遗传有着惊人的相似。冯诺伊曼还设计出了细 胞自动机( c a ) 并证明了确实有一种能够臼我繁殖的细胞自动机存在。 以上两种思想立足点虽然不尽相通，然而却同样是对人t 生命的关注。1 9 7 0 年j o h n c o n w a y 的“l i f e ”游戏程序证明了细胞自动机是可以具体实现的且与图灵机等价。1 9 8 4 年 s t e p h e nw b l f a m 将细胞自动机细分为四种类型，对于第四中类型的c a ，虽然没有明显的周期 性复杂模式，但在运行过程中却观察到了“涌现”行为。s t e p h e nw b l f a m 的这四种c a 引起 c g l a n g t o n 的兴趣，他随即定义了参数入且发现当入取值范围不同时能够分别得到四种不同 c a 。l a n g t o n 将第四类c a 定义为“混沌边缘”的c a ，“混沌”意即为在无序之中的有序。 l a n 西o n 提出，在混沌边缘生命就能得以产生。由此l a n 舀0 n 将他在这一方向的探索、发现以 及思考综合起来，“人t 生命”这一研究领域终于得以诞生。 1 9 8 7 年在美国召开的第一届入t 生命人会是人工生命这个领域诞生的一个里程碑。随后， 埘o n 在他的文章1 2 】中指出人工生命的特征是： 1 ) 由设定单个个体行为的简单程序的群体构成； 2 ) 各个程序呈松耦合结构，系统没有主控程序； 3 ) 每个程序都描述了简单个体在局部交互过程中的反应方式： 4 ) 系统中不包含任何全局行为规则，因此任何由个体交互作用而产生的全局行为都是不 可预见的。 到目前为止，人工生命在学术界已经举办了十次国际学术大会，这些会议同时也揭示了 人工生命的一种发展进程。通过二十年的发展，它的相关研究领域逐步扩大，从最开始的基 础理论的提出及相关仿真和应用到后来的仿生算法、行为表现研究、动力学与混沌机制的引 入，再到现在的发育、进化和自组织问题、进化和适应问题、机器人和a g e n t 问题、人t 化学 问题、语言认知和信息问题、化学、自动机和通讯问题、认识论问题等等，研究的范围在不 断扩大，由以前单纯的自然科学和工程科学研究扩展到了社会科学领域。 现今，“自创生”( a u t o p o i e s i s ) 理论也越来越被学者们引入到人工生命范畴中来。该理 论认为一个“活着”的生命系统最根本的驱动是该系统的主动性，而主动性义是来自系统内 部因果关系构成的“闭包”( c l o s u r e ) 。一个自创生系统应满足以下条件： 3 西南人学硕十学位论文 1 ) 各个部件相互作川构成一个冈果相连的网络整体，这个网络整体由部件之间的变化与 维持来实现； 2 ) 系统在一个特定空间中的分布形成独立集合体，使得该系统作为一个独立个体能够被 识别出来。 关于该理论的提出还比较新，对它的研究还处于起步阶段，但是已经覆盖了理论生物学、 人工生命科学、社会科学等一些领域，因此有很大的发展空间。 1 3 2 研究举例 分形学的林氏系统( 又称l 系统) 是生命由简单到复杂的一个最好例证。该系统最早于 1 9 6 8 年由荷兰生物学家a r i s t i dl i n d e n m a y e r 设计，在二十世纪八