人工生命与元胞自动机
元胞自动机简介
元胞自动机基础元胞自动机（cellular automaton, CA）是最近一个比较热门的研究课题，其是物理、数学、计算机和生物等学科的交叉产物。
在计算机领域中，CA在人工智能、计算复杂性分析以及加密等多个领域中有着较大的用途。
特别是在大约十年前，密码学家H. Gutowitz根据CA的基本原理，提出了分块加密算法CA-1.1，使得CA在密码学中真正的迈出了第一步，也使得越来越多的密码学家开始了对CA的研究。
最近，我也开始对这个方面产生了浓厚的兴趣，并开始了一些学习，就先来简单的说说什么是CA吧！简单的说，元胞自动机是一个空间、时间和状态上都离散的动态系统。
构成CA的基本单位成为元胞（cellular），规则的分布在元胞空间（spatial lattice）的格点上，且各自的状态随着时间按照一定的局部规则变化。
也就是说，元胞的状态只能从一个有限的状态集中取值，每个时刻元胞的状态仅与其自身和邻居在上一时刻的状态有关，并且，所有的元胞在每个时刻均是同时更新的。
以上即是对CA的一个定性的描述，下面给出一个基于集合论的定量描述（L. Hurd等）：设d为CA空间的维数，k代表元胞的状态，集合S表示CA的整体状态，r表示元胞的邻居半径。
为了简单起见，我们在d=1，即一维空间上对CA进行讨论。
CA的动态性可以由一个全局函数F: St→St+1决定，并且，每个元胞的状态可以由一个局部函数f:kt→kt+1决定。
由于多维空间的CA具有很强的复杂性，故目前对CA的研究主要集中在一维和二维空间。
就一维空间而言，CA的结构显然只有可能是线性结构。
在二维空间，CA的结构可能有三角、四边或多边等构成方式。
显然，结构上的差异会对其在计算机表示及其他部分特性上带来一定的差异。
而CA 的邻居结构也通常包括Von. Neumann、Moore、扩展Moore和Margolus等多种形态，不同的邻居结构带来的特性和复杂度也不尽相同。
元胞自动机的产生
元胞自动机的产生元胞自动机（CA）的概念最早在20世纪50年代由冯•诺依曼提出，主要用于模拟生命系统的自复制功能，而其真正得到广泛关注则是在Conway于1970年提出生命游戏之后，随后CA 被广泛用于各个领域。
一方面元胞自动机的演化行为十分丰富，理论上可以模拟任何复杂的行为，另一方面元胞自动机模型足够简单，方便对复杂系统的本质特征进行研究。
元胞自动机（CA）具有强大的空间模拟能力，这类简单的模型够能十分方便地模拟和预测复杂的现象或动态演化过程中的吸引力、自组织和混沌现象。
因此目前CA被广泛应用于模拟各种物理系统和自然现象，如流体流动、星系形成、雪崩、交通流模拟、并行计算及地震等。
CA的核心是如何定义局部规则，用CA来模拟一个物理过程的优点在于省去了用微分方程作为过渡，而直接通过制定转换规则来模拟非线性物理现象。
在这些实际应用中，CA模型通过简单的微观局部规则揭示了自然发生的宏观行为，是目前研究时空离散的理想物理模型，在研究复杂系统方面被认为是一种最有效的工具之一。
元胞自动机起源于20世纪40年代，“现代计算机之父” 冯.诺伊曼设计可自我复制的自动机时，参照了生物现象的自繁殖原理，提出了元胞自动机的概念和模型。
它是一时间和空间都离散的动力系统，散步在规则格网中的每一元胞取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则同步更新，大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化，不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严格定义的物理方程定义的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规则构成。
凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型20世纪70年代，Con way编制的“生命游戏”是最著名的元胞自动机模型，显示了元胞自动机在模拟复杂性系统的无穷潜力。
引起了物理、数学、生物、计算机、地理等领域专家的兴趣，“生命游戏”被认为是元胞自动机研究的真正开始。
20世纪80年代是元胞自动机理论的大发展时期。
细胞自动化与人工生命的发展前景
细胞自动化与人工生命的发展前景近年来，伴随着科技的不断进步，生命科学领域的研究突飞猛进。
其中一个备受关注的领域就是细胞自动化。
细胞自动化作为一种模拟细胞和组织等生命系统的数学模型，被广泛应用于计算机科学、控制论等领域。
同时，人们也逐渐将这个模型与人工生命相联系，探索未来人工生命的发展前景。
一、细胞自动化的发展历程细胞自动化最先由英国数学家冯诺依曼提出，他在20世纪50年代发表了著名的《细胞自动机》论文，该论文首次提出了细胞自动化的概念。
冯诺依曼的细胞自动机是由一些规则组成的格点模型，可以在有限的空间和时间内模拟生命现象。
这种模型启发了后人的研究，尤其是日本学者辻井伸行于20世纪60年代提出了元胞自动机，使得细胞自动化得到了更为广泛的应用。
元胞自动机模型由一个二维的网格组成，每一个单元格对应着一个细胞，每个细胞都有一个状态，可以是活着或死了。
同时，细胞之间也有着特定的规则和相互作用，根据这些规则，细胞之间可以自动地转换状态，从而模拟出一部分生命现象，比如生长和繁殖。
二、细胞自动化在人工生命中的应用随着计算机技术的不断发展，研究者们开始将细胞自动化的模型应用于人工生命的领域。
比如，人们可以通过模拟元胞自动机模型，制造出具有类似生命体的行为模式的程序或机器。
其中最为著名的就是康威生命游戏。
这个游戏是由英国数学家约翰·康威在1970年提出的。
康威生命游戏模拟的是一个生命系统，由一个二维的网格组成，其中每个单元格可以是活着或死了。
游戏的规则是：如果一个单元格有三个相邻的单元格是活的，那么该单元格会变成活的；如果一个单元格有两个相邻的单元格是活着的，那么该单元格的状态不变；如果一个单元格相邻的活单元格不足两个或超过三个，那么该单元格会变为死亡状态。
康威生命游戏看似简单，但是却包含了许多非常有趣的生命现象，比如演化和自我组织等，吸引了许多科学爱好者研究。
康威生命游戏不仅能够模拟生命现象，而且还会演化出一些类似生物的、规律性的结构。
元胞自动机(CellularAutomata),简称CA,也有人译为细胞
元胞自动机(Cellular Automata)，简称CA，也有人译为细胞自动机、点格自动机、分子自动机或单元自动机)。
是一时间和空间都离散的动力系统。
散布在规则格网 (Lattice Grid)中的每一元胞(Cell)取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。
大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。
不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规则构成。
凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。
因此，元胞自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。
其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量只取有限多个状态，且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。
元胞自动机的构建没有固定的数学公式，构成方式繁杂，变种很多，行为复杂。
故其分类难度也较大，自元胞自动机产生以来，对于元胞自动机分类的研究就是元胞自动机的一个重要的研究课题和核心理论，在基于不同的出发点，元胞自动机可有多种分类，其中，最具影响力的当属S. Wolfram在80年代初做的基于动力学行为的元胞自动机分类，而基于维数的元胞自动机分类也是最简单和最常用的划分。
除此之外，在1990年， Howard A.Gutowitz提出了基于元胞自动机行为的马尔科夫概率量测的层次化、参量化的分类体系(Gutowitz, H.A. ,1990)。
下面就上述的前两种分类作进一步的介绍。
同时就几种特殊类型的元胞自动机进行介绍和探讨S. Wolfrarm在详细分忻研究了一维元胞自动机的演化行为，并在大量的计算机实验的基础上，将所有元胞自动机的动力学行为归纳为四大类 (Wolfram. S.，1986):(1)平稳型:自任何初始状态开始,经过一定时间运行后，元胞空间趋于一个空间平稳的构形，这里空间平稳即指每一个元胞处于固定状态。
不随时间变化而变化。
(2)周期型:经过一定时间运行后，元胞空间趋于一系列简单的固定结构(Stable Paterns)或周期结构(Perlodical Patterns)。
基于元胞自动机-概述说明以及解释
基于元胞自动机-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述:元胞自动机（Cellular Automaton，CA）是一种模拟分布式系统的计算模型，由数学家约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann）和斯坦利斯拉夫·乌拉姆（Stanislaw Ulam）于20世纪40年代末提出。
它被广泛应用于各个领域，如物理学、生物学、社会科学等，并且在计算科学中也具有重要地位。
元胞自动机模型由一系列的离散的、相互联系的简单计算单元组成，这些计算单元分布在一个规则的空间中，每个计算单元被称为细胞。
细胞根据一组规则进行状态转换，通过与其相邻细胞的相互作用来改变自身的状态。
这种相邻细胞之间的相互作用可以通过直接交换信息实现，也可以通过间接地通过规则来实现。
元胞自动机的基本原理是根据细胞的局部状态和相邻细胞的状态来决定细胞下一时刻的状态。
这种局部的状态转换会逐步扩散并影响整个空间，从而产生出复杂的全局行为。
元胞自动机非常适合用于模拟大规模复杂系统中的行为，如群体行为、自组织系统、流体力学等。
元胞自动机的应用领域非常广泛。
在物理学中，它可以用于模拟晶体的生长、相变过程等。
在生物学中，元胞自动机可以模拟细胞的生命周期、生物群体的演化过程等。
在社会科学中，它可以模拟群体行为的形成、传播等。
此外，元胞自动机还被应用于计算科学中，用于解决许多复杂的计算问题，如图像处理、数据挖掘等。
尽管元胞自动机具有许多优势和广泛的应用，但它也存在一些局限性。
首先，由于元胞自动机的状态转换是基于局部规则进行的，因此难以精确地模拟某些复杂系统中的具体行为。
其次，元胞自动机的规模和计算复杂度随着细胞数量的增加而增加，这限制了其在大规模系统中的应用。
此外，元胞自动机模型的抽象性也使得人们难以解释其内部机制及产生的全局行为。
在未来，元胞自动机仍将继续发展。
随着计算能力的提高，我们可以采用更精确的数值方法和更复杂的规则来描述系统的行为。
元胞自动机结果
元胞自动机结果元胞自动机是一种用来模拟复杂系统行为的数学模型。
它将整个系统划分为许多个小的单元，每个单元被称为元胞。
每个元胞都有自己的状态和行为规则，它们根据相邻元胞的状态和规则进行状态的更新。
通过迭代计算，整个系统的状态会随着时间的推移而变化，从而展现出复杂的整体行为。
元胞自动机最早由美国数学家约翰·冯·诺伊曼于20世纪50年代提出。
他希望通过构建简单的规则和元胞之间的交互，来模拟复杂的系统行为。
元胞自动机的一个经典例子就是康威生命游戏。
在康威生命游戏中，每个元胞可以是“存活”或“死亡”状态，它们根据周围8个相邻元胞的状态来更新自己的状态。
根据不同的初始条件和规则，康威生命游戏可以展现出各种各样的形态和行为，如稳定的图案、周期性的振荡、复杂的演化等。
除了康威生命游戏，元胞自动机还被广泛应用于各个领域。
在物理学中，元胞自动机可以模拟流体的流动、颗粒的运动等。
在生物学中，元胞自动机可以模拟生物群体的行为、生物分子的相互作用等。
在社会科学中，元胞自动机可以模拟人群的迁移、意见的传播等。
在计算机科学中，元胞自动机可以用来解决优化问题、模拟网络的传输等。
元胞自动机的研究不仅仅局限于理论层面，还涉及到实际应用。
例如，在城市规划中，可以使用元胞自动机来模拟交通流量，优化道路布局。
在环境保护中，可以使用元胞自动机来模拟生态系统的演化，评估环境政策的影响。
在医学研究中，可以使用元胞自动机来模拟疾病的传播，设计防控策略。
元胞自动机的研究还涉及到一些挑战和问题。
首先，如何选择合适的元胞模型和规则是一个重要的问题。
不同的问题需要设计不同的元胞模型和规则，这需要结合具体问题进行调整和优化。
其次，如何处理边界条件也是一个挑战。
元胞自动机在边界处的行为往往会有所不同，需要设计合适的边界条件来解决这个问题。
此外，元胞自动机的计算复杂度也是一个需要考虑的问题。
随着系统规模的增加，计算量会呈指数增长，需要采用高效的算法和技术来提高计算效率。
元胞自动机
元胞自动机(Cellular Automata)，简称CA，也有人译为细胞自动机、点格自动机、分子自动机或单元自动机)。
是一时间和空间都离散的动力系统。
散布在规则格网 (Lattice Grid)中的每一元胞(Cell)取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则作同步更新。
大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化。
不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严格定义的物理方程或函数确定，而是用一系列模型构造的规则构成。
凡是满足这些规则的模型都可以算作是元胞自动机模型。
因此，元胞自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法框架。
其特点是时间、空间、状态都离散，每个变量只取有限多个状态，且其状态改变的规则在时间和空间上都是局部的。
元胞自动机的构建没有固定的数学公式，构成方式繁杂，变种很多，行为复杂。
故其分类难度也较大，自元胞自动机产生以来，对于元胞自动机分类的研究就是元胞自动机的一个重要的研究课题和核心理论，在基于不同的出发点，元胞自动机可有多种分类，其中，最具影响力的当属S. Wolfram在80年代初做的基于动力学行为的元胞自动机分类，而基于维数的元胞自动机分类也是最简单和最常用的划分。
除此之外，在1990年， Howard A.Gutowitz提出了基于元胞自动机行为的马尔科夫概率量测的层次化、参量化的分类体系(Gutowitz, H.A. ,1990)。
下面就上述的前两种分类作进一步的介绍。
同时就几种特殊类型的元胞自动机进行介绍和探讨S. Wolfrarm在详细分忻研究了一维元胞自动机的演化行为，并在大量的计算机实验的基础上，将所有元胞自动机的动力学行为归纳为四大类 (Wolfram. S.，1986):(1)平稳型:自任何初始状态开始,经过一定时间运行后，元胞空间趋于一个空间平稳的构形，这里空间平稳即指每一个元胞处于固定状态。
不随时间变化而变化。
(2)周期型:经过一定时间运行后，元胞空间趋于一系列简单的固定结构(Stable Paterns)或周期结构(Perlodical Patterns)。
细胞自动机模型在人工生命研究中的应用
细胞自动机模型在人工生命研究中的应用随着科技的不断发展，人工生命研究在生物学、计算机科学、哲学等领域中都得到了广泛研究。
其中细胞自动机模型（Cellular Automaton, CA）作为一种描述复杂系统的理论模型在人工生命研究中有着广泛的应用。
什么是细胞自动机模型？细胞自动机模型是一种简单而强大的离散时间和空间的模型。
模型由许多单元格或细胞组成，每个细胞的状态根据其周围相邻细胞的状态以离散方式演化。
细胞自动机有三个基本元素：细胞、规则和格点。
其中，格点和细胞划定了系统的空间范围。
规则决定了细胞状态的演变方式。
细胞自动机模型的应用细胞自动机模型在生命科学研究中有很多应用。
其中，最为重要的是对生物进化和发展的建模和理解。
细胞自动机模型可以用来模拟一种生命体系的基本规则和行为。
通过模拟，我们可以更好地理解生命中存在的复杂性和各种适应性。
细胞自动机模型在植物学中的应用细胞自动机模型在植物学研究中也有重大的作用。
植物的初始形态通常是由种子发芽，然后不断地分裂之后形成的，而这一过程通常需要花费很长时间。
使用细胞自动机模型，我们可以将这个生长过程进行可视化，以更好地理解植物的发育过程。
此外，研究人员还可以利用细胞自动机模型研究植物的复杂系统，例如光和药物对植物的影响，以及植物的生态环境等问题。
细胞自动机模型在社会学中的应用细胞自动机模型在社会学研究中也有广泛的应用。
研究人员可以使用细胞自动机模型来模拟人口、流行病和市场等现象。
这样的模拟可以让研究人员更好地预测趋势和变化，以及了解人们的行为模式和决策机制等。
细胞自动机模型的未来随着计算机技术的不断进步，细胞自动机模型也将得到更广泛的应用。
例如，目前已经有许多研究人员在通过细胞自动机模型来模拟一些比较复杂的生物行为，例如蜜蜂的飞行行为，以及一些具有细胞自主功能的人工生命体的模拟等。
这样的模拟在未来可能会被应用于智能机器人和人工智能等领域。
总而言之，细胞自动机模型在人工生命研究中具有广泛的应用，例如生命科学、植物学和社会学等领域。
人工生命(Artificial Life)
生命的本质特征
• 普遍认可的生命的几大本质特征：
– 自我繁殖的能力 – 与环境相互作用的能力 – 与其他有机体以特定的方式相互作用和相互交 流的能力
早期的研究
• 冯·诺依曼——“自繁殖系统” • 约翰·康韦——元胞自动机 • 克莱格·雷诺尔德——“Boids”
自繁殖系统
• 40年代末，冯·诺依曼提出“自繁殖系统”
– 颁发一套正版的Visual Studio，
• /terrarium
其它相关领域
• • • • • • 蚁群算法 人工化学 粒子群優化 Swarm Intelligence 多Agent系统 经济学、社会学
– 研究像经济、社会这样的人工系统的演化与运 动趋势
Terrarium生态系统（4）
• 环境灾难：引入陨石、洪水、干旱等灾难 来对各个物种的生存能力进行破坏性实验。 • 环境变化：例如，在环境中 加入了对水的 定义，种子则必须相应地把水作为生存要 素之一。 • 每年一次的灾难日。
Terrarium生态系统（4）
• 在美国，每周进行一次评比，评比谁开发 的生物能够生存下来，并给予当周获奖者 一定奖励
演示
元胞自动机（2）
• 动力学行为
– 平稳型：元胞空间趋于一种空间平稳构形，不再随时 间变化 – 周期型：元胞空间趋于一系列简单的稳定结构或周期 结构。 – 混沌型：元胞自动机表现出混沌的非周期行为，生成 结构的统计特征不再变化，通常表现为分形分维特征。 – 复杂型：行为没有明显的周期性，但出现复杂的局部 结构，即局部的混沌，其中有些具有传播能力。
目前的研究焦点
• 人工生命采用的是自底向上 自底向上的途径，关注 自底向上 的是局部 局部而非整体 的控制，简单 简单而非复杂 局部 简单 的规则，随机 随机而非程序化的行为，可以考 随机 察整个生物体或大量个体所组成的群体行 为。 • 焦点：
元胞自动机
元胞自动机与相关理论和方法的发展有着千丝万缕的联系，一方面，元胞自动机的发展得益于相关理论的研究，如逻辑数学、离散数学、计算机中的自动机理论，图灵机思想;另一方面，元胞自动机的发展也促进了一些相关学科和理论(如人工智能、非线性科学、复杂性科学)的发展，甚至还直接导致了人工生命科学的产生。
另外，在表现上，元胞自动机模型还与一些理论方法存在着较大的相似性，或者相对性。
下面，我们对元胞自动机的一些相关理论方法，以及它们与元胞自动机模型的关系进行简要讨论。
1.元胞自动机与人工生命研究人工生命是90年代才刚刚诞生的新生科学，是复杂性科学研究的支柱学科之一。
人工生命是研究能够展示自然界生命系统行为特征的人工系统的一间科学，它试图在计算机、机器人等人工媒体上仿真、合成和生物有机体相关联的一些基本现象，如自我复制、寄生、竞争、进化、协作等，并研究和观察"可能的生命现象"(Life-as-it-could-be)，从而使人们能够加深理解"已知的生命现象"(Life-as-we-know-it)(Longton，C·G·，1987;吴建兵，1998)。
元胞自动机是人工生命的重要研究工具和理论方法分支，兰顿(Christopher Langton)等人正是基于对元胞自动机的深入研究提出和发展了人工生命。
同时，人工生命的发展又为元胞自动机赋予了新的涵义，元胞自动机模型得到科学家们的重新认识和认可，并在90年代又一次成为科学研究的前沿课题，其理论和方法得到进一步的提高。
另外，元胞自动机与其他的人工生命研究方法有着很大的相似性。
元胞自动机模型与神经网络、遗传算法等其他人工生命方法一样，都是基于局部的相互作用，来研究系统的整体行为。
另外，元胞自动机、神经网络、L—系统都可以归为非线性动力学中的网络动力学模型，它们相互联系，关系密切。
目前，一种被称为元胞神经网络(Cellular Neural Network，简称CNN)的模型就是元胞自动机与神经网络结合的产物。
细胞模型的数学分析及其相关应用
细胞模型的数学分析及其相关应用细胞是生命的基本单位，也是生命科学研究的核心对象之一。
为了更好地理解和研究细胞的行为和特性，科学家们开发了许多数学模型。
这些模型以细胞的结构和功能为基础，通过细胞内物质和能量的转换等过程的描述，为我们提供了深入了解细胞的数学解释。
本文将介绍几个细胞模型的例子，并探讨它们在各种领域中的应用。
1. 元胞自动机模型元胞自动机是一种最早被应用于细胞模拟的数学模型，它的基本思想是将细胞划分成一个个离散的单位。
这些单位被称为“元胞”，它们与周围元胞的状态相互作用，从而模拟出化学反应、细胞运动和分裂等过程。
元胞自动机模型具有广泛的应用领域，从动力学建模到人工生命领域都有其应用。
其中一个具有代表性的应用是细胞自杀（又称细胞凋亡）模型的研究。
细胞自杀是一种细胞程序性死亡的过程，与细胞正常发育和维持体内平衡密切相关。
研究元胞自动机模型可以帮助我们更好地理解这个复杂的过程，从而为研究细胞凋亡的机制和治疗提供理论基础。
2. 随机进程模型随机进程是一种利用概率论和随机过程描述的数学模型。
它可以用来描述许多复杂的现象，像化学反应、信号传递和基因调控等。
在细胞模拟中，随机进程模型可用于研究细胞内分子的动态演化，从而深入了解细胞代谢和信号传递的机制。
随机进程模型在许多领域有着广泛的应用，其中一个具有代表性的例子是基因表达调控模型。
基因表达调控是指细胞内基因的转录、翻译和修饰等过程，它们影响着生物体的生长和发育。
研究随机进程模型可以帮助我们更好地理解基因表达调控的机制，并为解决许多遗传疾病和人类健康问题提供理论基础。
3. 有限元模型有限元模型是一种计算机辅助数学模型，它可以用来模拟许多实际问题的物理和数学过程。
在细胞模拟中，有限元模型可以用来描述细胞形态和运动等过程。
通过模拟细胞内物质的运动和流动等过程，我们可以更深入地了解细胞骨架的功能和分子的运动规律。
有限元模型在机械工程、医学、生物学等领域都有着广泛的应用，其中一个代表性的例子是细胞力学模型。
元胞自动机简史
元胞自动机简史元胞自动机的诞生是人类探索人的认识本质的结果,也是计算技术巨大进步推动的结果。
自古以来,人类认识一般问题的根本方法就是,建模和计算(推演)。
模型是人类智力能理解自然世界的唯一方式。
而元胞自动机正是一种可以用来建模也非常容易进行计算的理论框架和模型工具。
最早从计算的视角审视问题的是关心人的认识本质的哲学家。
笛卡尔认为, 人的理解就是形成和操作恰当的表述方式。
洛克认为, 我们对世界的认识都要经过观念这个中介, 思维事实上不过是人类大脑对这些观念进行组合或分解的过程。
霍布斯更是明确提出, 推理的本质就是计算。
莱布尼兹也认为, 一切思维都可以看作是符号的形式操作的过程。
进入20 世纪, 弗雷格, 怀特海、罗素等人通过数理逻辑把人类的思维进一步形式化, 形成了所谓的命题逻辑及一阶和高阶逻辑。
在他们看来, 逻辑和数学, 都是根据特定的纯句法规则运作的。
在这里, 所有的意义都被清除出去而不予考虑。
在弗雷格和罗素的基础上, 维特根斯坦在他的早期哲学中把哲学史上自笛卡尔以来的原子论的理性主义传统发展到了一个新的高度。
在维特根斯坦看来, 世界是逻辑上独立的原子事实的总和, 而不是事物的总和; 原子事实是一些客体的结合, 这些事实和它们的逻辑关系都在心灵中得到表达: 我们在心灵中为自己建造了事实的形象。
人工智能事实上就是试图在机器中实现这种理性主义理想的一门学科。
在计算理论发展过程中, 阿兰·图灵(A. Turing) 的思想可以说是最关键的。
在1936 年发表的论文中, 图灵提出了著名的图灵机概念。
图灵机的核心部分有三: 一条带子、一个读写头、一个控制装置。
带子分成许多小格, 每小格存一位数; 读写头受制于控制装置, 以一小格为移动量相对于带子左右移动, 或读小格内的数, 或写符号于其上。
可以把程序和数据都以数码的形式存储在带子上。
这就是“通用图灵机”原理。
图灵在不考虑硬件的前提下, 严格描述了计算机的逻辑构造。
模拟生命现象的人工生命模型
模拟生命现象的人工生命模型人工生命模型是指通过计算机程序模拟生物生命现象的模型。
这些模型基于生命科学的研究成果，将生命现象中的基本规律和原理转化为数字模型，并在计算机中进行模拟和演化。
这种模拟的方式让我们更好地理解生命现象的本质，也可以导入到各个领域中，如人工智能、生物医学等等。
人工生命模型主要分为两类：基于生命现象的模拟和基于生命现象的构造。
基于生命现象的模拟模型主要研究生命现象的本质和规律。
其中最著名的模型是细胞自动机。
细胞自动机是指由无数个细胞组成，每个细胞具有多种状态，如活、死、感染等等。
细胞自动机的更新规则根据给定的邻域规则，使得每个细胞根据周围细胞的状态决定自身状态的变化。
这种更新规则称为元胞自动机规则。
元胞自动机可以模拟很多生物行为，如群体运动、细胞分裂等等。
此外，还有蚁群算法、人工免疫系统、神经网络等模型，它们主要研究动物行为、免疫系统、人类思维等方面。
基于生命现象的构造模型则是将生物学中的结构和功能转化为计算机程序中的函数和类等封装组件。
这些封装组件通过计算和交互，实现复杂的生物学功能和行为。
其中最著名的模型是人工细胞。
人工细胞是由计算机程序模拟的细胞，通过各种功能模块实现各种信号传递、膜电位变化、离子通道开合等过程。
这些人工细胞可以进一步组装成组织，形成人工生物体。
此外，还有遗传算法、机器学习等模型，它们主要研究如何从数据中学习规律，实现智能决策。
人工生命模型的应用非常广泛，如计算机图形学和虚拟现实中的人物建模、动画、游戏设计等都用到了人工生命模型。
在生物医学中，人工生命模型可以用于模拟药物作用、疾病发展过程、生物细胞和组织结构等方面。
在生命科学中，人工生命模型可以用于模拟生物行为、生态环境、进化和遗传等课题。
总之，人工生命模型是一种模拟生物生命现象的计算机模型，它通过数字仿真的方式模拟、分析和探索生命的本质和规律。
这种模型不仅可以帮助我们更好地理解生物学方面的问题，还可以应用于各个领域，如人工智能、生物医学等等，开辟了新的领域和新的研究方向，为人类的发展提供了新的思路和进步。
常用元胞自动机
常用元胞自动机在元胞自动机是由空间上各项同性的一系列元胞所组成，是在有限元胞自动机基础上发展起来的，用于模拟和分析几何空间内的各种现象。
典型的元胞自动机在元胞自动机的发展过程中，科学家们构造了各种各样的元胞自动机模型。
其中，以下几个典型模型对元胞自动机的理论方法的研究起到了极大的推动作用，因此，它们又被认为是元胞自动机发展历程中的几个里程碑。
l. S. Wolfram和初等元胞自动机初等元胞自动机(Elementary Cellular Automata，简称ECA)是状态集S只有两个元素{s1，s2}，即状态个数k=2，邻居半径r=l的一维元胞自动机(谢惠民，1994、李才伟，1997、Wolfram，S，1986)。
它几乎是最简单的元胞自动机模型。
由于在S中具体采用什么符号并不重要，它可取{0，1}，{-l，1}，{静止，运动}，{黑，白}，{生，死}等等，这里重要的是S所含的符号个数，通常我们将其记为{0，1}。
此时，邻居集N的个数2r=2，局部映射f:S3→S可记为:其中变量有三个，每个变量取两个状态值，那么就有2×2×2=8种组合，只要给出在这八个自变量组合上的值，f就完全确定了。
例如以下映射便是其中的一个规则:通常这种规则也可表示为以下图形方式(黑色方块代表l，白色方块代表0):这样，对于任何一个一维的0，1序列，应用以上规则，可以产生下一时刻的相应的序列。
以下序列就是应用以上规则产生的:t: 010111110101011100010t+1:1010001010101010001以上八种组合分别对应0或1，因而这样的组合共有28=256种，即初等元胞自动机只可能有256种不同规则。
S. Wolfram定义由上述八种构形产生的八个结果组成一个二进制(注意高低位顺序)，如上可得01001100，然后计算它的十进制值R:R在[0，255]内，S. Wolfram定义R为初等元胞自动机的标号，则上面的元胞自动机模型就是76号初等元胞自动机(谢惠民，1994；李才伟，1997)。
元胞自动机-生命游戏
应用举例
数学建模中的应用 The Booth Tolls for Thee
应用举例
数学建模中的应用 The Booth Tolls for Thee
应用举例
数学建模中的应用 The Booth Tolls for Thee
应用举例
数学建模中的应用 The Booth Tolls for Thee
程序实现
MATLAB的编程考虑
简单规则
y=2:n-1; x=2:n-1; sum = veg(y, x+1)+…
veg(y, x -1)+ ... veg(y+1, x )+… veg(y -1, x ) ;
(y+1,x) (y,x-1) (y,x) (y,x-1)
(y-1,x)
程序实现
MATLAB的编程考虑
0000 0 0 0 11 0 01 0 1 0 0110 0 000 01
元胞简介 （Introduction）
基本思想： 以简单的、离散的元胞通过简单的规则与邻居发 生局部作用来考察复杂体系的方法就是元胞自动 机的基本思想。
To put it another way “Not to describe a complex system with complex equations, but let the complexity emerge by interaction of simple individuals following simple rules.”
边界条件(boundary)
元胞行为 (Behavior)
边界条件(boundary)
元胞行为 (Behavior)
规则系统
元胞自动机的规则决定了元胞的行为特征. 即使一个简单的系统, 也有很多种规则决定下 一时刻的状态.
人工生命(Artificial Life)
• 任何具有自繁殖的系统，都必须具有两个不同的 基本功能：
– 该系统必须起到计算机程序的作用，即一种在繁衍下 一代的过程中能够运行的“算法” – 还必须具有能够复制和传递给下一代的描述，类似于 计算机的 “数据” 。
• 五年之后，两位青年科学家沃森和克里克揭示了 自然生命DNA分子结构，该重大发现验证了冯· 诺 依曼的上述预言。
• 表现出智能行为
– 因饥饿而激发寻食、进食行为； – 学习其他鱼的惨痛教训，不去吞食有钩的鱼饵； – 适应有鲨鱼的 社会环境，逃避被扑食的危险等等。
人工鱼(3)
• 人工鱼群体
– 一种典型的多智能主体的分布式人工智能系统 – 鱼群的社会表现出某些自组织能力和智能集群 行为。例如，人工鱼 群体在漫游中遇到障碍物 时，能够识别障碍改变队形，绕过障碍后又重 组队列继续前进。
人工生命 Artificial Life
人工生命(Artificial Life)
• 具有“自然生命”特性和功能的人造系统 • 生命科学途径：通过生物实验方式，在试 管中通过生物化学或遗传工程的方法合成 或生成人工的生命。 • 工程技术途径：通过计算机屏幕以三维动 画、虚拟现实的软件方法或采用“光、机、 电”一体化的硬件装置来演示和体现人工 生命。
元胞自动机（1）
• 1970年10月，约翰· 康韦（John · Conway） 在《科学美国人》上发表了他设计的“生命游 戏”。开创了个新的研究领域——元胞自动机 • 结构：
– 二维方形网格 – 每个格子是一个元胞，具有生、死两种状态
• 两条规则：
– 3个活元胞包围的死元胞复活 – 2个以下或3个以上的活元胞包的活元胞死亡
元胞自动机名词解释
元胞自动机名词解释嘿，朋友们！今天咱来聊聊元胞自动机呀！这玩意儿可有意思啦！你可以把元胞自动机想象成一个小小的世界，里面有好多好多的小格子，就像咱们小时候玩的方格游戏。
每个小格子呢，就像是这个世界里的一个小居民。
这些小格子可不是随便待着的哟，它们有自己的状态呢，可能是黑的，可能是白的，或者其他什么颜色呀、数字呀之类的。
而且呀，这些小格子的状态还会根据一些特定的规则来变化呢！这就好像小格子们在玩一个超级有趣的游戏。
比如说吧，规定如果一个小格子周围有几个特定状态的邻居，那它下一刻就会变成另外一种状态。
这不就跟咱们生活中有时候会根据周围人的情况来调整自己一样嘛！元胞自动机的神奇之处可不止于此呢！通过设定不同的规则和初始状态，就能演变出各种各样奇妙的现象。
有时候会出现一些有规律的图案，哇，那可真是漂亮极了，就像大自然中的那些美丽的图案一样。
难道不是很神奇吗？你想想看，这么简单的小格子，通过一些规则的作用，就能产生这么多复杂又有趣的结果，这多像咱们的社会呀！每个人就像一个小格子，我们的行为和选择也会受到周围人的影响，然后整个社会就会呈现出各种各样的状态和变化。
而且元胞自动机还能应用在好多地方呢！在科学研究中，它可以帮助科学家们更好地理解一些复杂的现象，比如流体的流动、生态系统的变化等等。
在计算机领域，它也是一个很重要的工具呢，可以用来模拟各种场景和过程。
这元胞自动机不就像是一个隐藏的宝藏嘛，等待着我们去挖掘和发现它更多的奇妙之处。
它就像一个充满无限可能的魔法盒子，只要我们用心去探索，就能看到让人惊叹的景象。
所以啊，可别小瞧了这小小的元胞自动机，它里面蕴含的智慧和乐趣可多着呢！我们可以尽情地在这个小世界里遨游，去感受它的独特魅力，去创造属于我们自己的精彩！怎么样，是不是觉得元胞自动机超级有趣呀？。
人工生命的概念与实现方法
人工生命的概念与实现方法人工生命（Artificial Life）是一门涉及计算机科学、哲学和生命科学的跨学科研究领域，它的主要研究对象是人工生命形式和其在自然界中的形态和功能。
人工生命的实现方法有多种，下面将从几个方面来阐述。
1. 生命基础概念生物学家将生命定义为反应外部环境变化的组织或个体，而计算机科学家则将生命定义为一种特定性能的实现方法。
在人工生命中，生命的定义更多是从后者的角度出发，即通过计算机程序来模拟生命的表现和特征。
这些程序通常包括一些模拟器、模型和算法，它们的目的是模拟生命中的各个层面，包括建立生命的基本元素、描述生命演化以及研究生命的智能行为。
2. 实现技术在实现人工生命的技术方面，有许多不同的方法和技术可供选择。
其中最著名的是细胞自动机、人工神经网络和遗传算法。
2.1 细胞自动机细胞自动机是一种基于离散空间的数学模型，它可以表示空间和时间各个位置上的细胞，并根据一组简单的规则来模拟它们的演化。
细胞自动机可以被用来描述许多生命现象，在人工生命的研究中也被广泛使用。
2.2 人工神经网络人工神经网络是一种计算模型，它可以通过自然界中神经元的工作原理来模拟、处理信息。
它是由分布在网络中的几个简单处理单元组成，这些处理单元通过彼此之间的通信来实现不同的信息处理任务和功能。
2.3 遗传算法遗传算法是一种优化算法，它模仿自然界中的遗传机制来设计优化问题的解。
它使用一些基于生物进化的操作，如选择、交叉、变异等来不断优化解决方案。
在人工生命的研究中，遗传算法可以被用来模拟生物进化。
3. 实施应用人工生命的实现方法可以被应用在许多不同的领域，例如人工智能、生物学、生命科学以及可持续设计等。
3.1 人工智能人工生命经常被用来推进人工智能技术的发展，尤其是在深度学习领域。
这是因为二者的研究都致力于学习和使用自然界中的规律，从而实现对复杂的环境和任务的理解和演化。
使用人工生命技术，研究人员可以在深度学习领域实现更快、更高效以及更适应性强的算法。
细胞自动化与人工生命研究的发展趋势
细胞自动化与人工生命研究的发展趋势一、细胞自动化的基本概念及研究现状细胞自动化是以细胞为基本单元，通过计算机仿真对其生命活动进行研究和探索的一种学科。
在细胞自动化领域中，学者们以微观世界中的生命为研究对象，运用计算机科学中的理论与方法，对微观世界的生命进行建模、仿真和预测。
细胞自动化的发展已有数十年的历史，目前已取得了丰富的成果。
在研究方向上，目前主要集中在使用种类繁多的细胞模型进行生命的创新与设计。
通过构建和探索细胞生命的模拟与仿真，进一步研究提出了一系列的生命与发展的理论，推动了现代科学技术的飞速发展。
近年来，随着生命科学及信息技术的飞速发展，细胞自动化的研究正在取得新的进展和突破。
在人工生命研究领域中，细胞自动化的应用逐渐凸显。
二、生命系统的人工设计与控制在细胞自动化研究中，人工生命的研究成果对生命科学发展起着非常重要的推动作用。
通过在生命科学的基础上探讨计算机自主运作的方式，可以实现人工生命的创造。
这些人工生命具有高度的自主性、适应性和适应性的能力，能够在复杂环境中进行异步交互，实现人工生命的创造和控制。
在人工生命的研究方面，目前主要集中在以下几个方向上：1. 基于计算机模拟的生命进化：通过仿真模拟和干预生命过程中的基因突变、自然选择和结构变化等演变过程。
通过对较长时间的演化过程进行模拟，学者们可以对生命在演化过程中的新功能的出现进行预测和评估。
2. 生命组成部分的人工设计：生命具有复杂的自组织能力，在复杂的环境中进行适应、创新和调整的能力。
借助人工设计方法，可以对生命系统中的重要组成部分进行设计和控制，从而达到一定的生命造物目的。
3. 生命与机器的融合：通过机器人学、计算机科学、心理学、神经学等学科的交叉，探索生物组织与机器人结构的融合。
学者们通过建立生物学系统与机器人之间的连接，实现了实物的联合控制。
这种交叉方式可以为生命研究提供新的技术支持和探索方式。
三、仿生技术的发展与应用仿生学是研究生物体的结构、功能和运动规律，并将其应用到新型材料和非生物语境下的技术中的一门交叉学科。
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商务智能分组 2010年12月10日人工生命(AL: Artificial Life)是通过人工模拟生命 系统，来研究生命的领域。
人工生命的概念， 包括两个方面内容： ž 属于计算机科学领域的虚拟生命系统，涉及计 算机软件工程与人工智能技术 ž 基因工程技术人工改造生物的工程生物系统， 涉及合成生物学技术。
AL是首先由计算机科学家Christopher Langton在 1987年在Los Alamos National Laboratory召开 的"生成以及模拟生命系统的国际会议"上提出。
虽然人工生命(AL)领域与人工智能(AI)领域的确 有明显的重叠区,但他们有截然不同的初衷和演 生史. ž 以研究是否以及如何实现模拟智能的人工智能 研究,早在计算机诞生后的初期就已经兴起 ž 以试图澄清emergent behaviors的本质的人工 生命的研究者们,可以说一直不知其他人在做类 似的工作而孤军作战,直到80年代末,这个领域 才正式的诞生。
ž元胞自动机 在人工生命研究早期比较常见的技术。
早在 1940年代Stanisław Ulam就开始研究相关技术。
到了1970年代，John Conway发明了著名的方 格游戏，成为细胞自动机的代表。
ž 神经网络 神经网络引进了学习功能。
模拟生物的学习 功能和模拟进化计算的结合为现代人工生命研 究打下基础。
这个领域需要运用很多计算机程序与计算机模拟 ž 进化计算evolutionary computation (EC) ž 遗传算法 genetic algorithms (GA) ž 遗传规划genetic programming (GP) ž 群体智慧swarm intelligence (SI) ž 蚁群优化ant colony optimization (ACO) ž 人工化学合成artificial chemistries (AC) ž 智能体agent-based models ž 元胞自动机cellular automata (CA). 这些领域通常被视作AL的亚领域,这些领域的论题以 及其他一些暂时未归于其他领域的相关技术问题, 在他们独立门户之前,也是在AL的会议上讨论的。
在很多如语言学,物理学,数学,哲学,计算机科学, 生物学,人类学,以及社会学等学科中,有争议的 非常规的计算性以及理论性的尝试也可以在这 里被讨论.这是一个曾在历史上有争议的领域, John Maynard Smith在1995年曾批判部分AL工 作为"脱离事实的科学", 此外AL也没有广泛的得 到生物家们的注意.然而,近来AL相关论文在被 广泛阅读的科学Science 和 自然Nature 上的发 表, 证明这一领域的技术,至少作为研究进化的 一个方法,正在被主流接受。
科学家建立人类历史上第一个能自我复制的人工生命/2010/05/21/science/21cell.html?_r=1&ref=science三月的一个星期五，科学家们在周末离开之前把包含1百万个碱基对的人工合成DNA插入到山羊支原体Mycoplasma capricolum细胞中。
等周一他们 回到实验室的时候他们的细胞已经开始繁衍生息。
人工生命是借助计算机以及其他非生物媒介, 实现一 个 具有生物系统具有的特征的 过程或系统.这些可 实现的生物系统具有的特征包括: ž 繁殖：可以通过数据结构在可判定条件下的翻倍实 现.同样,个体的死亡,可以通过数据结构在可判定条 件下的删除实现; 有性繁殖,可通过组合两个个体的 数据结构特性的数据结构生成的方式实现. ž 进化：可通过模拟突变, 以及通过设定对其繁殖能 力与存活能力的自然选择的选择压力实现. ž 信息交换与处理能力：模拟的个体与模拟的外界环 境之间的信息交换,以及模拟的个体之间的信息交 换-即模拟社会系统. ž 决策能力：通过人工模拟脑实现.可以以人工神经 网络或其他人工智能结构实现.žž人工生命是90年代才刚刚诞生的新生科学，是复杂性科学研究 的支柱学科之一。
人工生命是研究能够展示自然界生命系统行为 特征的人工系统的一间科学，它试图在计算机、机器人等人工媒 体上仿真、合成和生物有机体相关联的一些基本现象，如自我复 制、寄生、竞争、进化、协作等，并研究和观察“可能的生命现 象”(Life-as-it-could-be)，从而使人们能够加深理解“已知的生 命现象”(Life-as-we-know-it)(Longton，C·G·，1987;吴建兵， 1998)。
元胞自动机是人工生命的重要研究工具和理论方法分支，兰顿 (Christopher Langton)等人正是基于对元胞自动机的深入研究提 出和发展了人工生命。
同时，人工生命的发展又为元胞自动机赋 予了新的涵义，元胞自动机模型得到科学家们的重新认识和认可， 并在90年代又一次成为科学研究的前沿课题，其理论和方法得 到进一步的提高。
另外，元胞自动机与其他的人工生命研究方法 有着很大的相似性。
元胞自动机模型与神经网络、遗传算法等其 他人工生命方法一样，都是基于局部的相互作用，来研究系统的 整体行为。
另外，元胞自动机、神经网络、L—系统都可以归为 非线性动力学中的网络动力学模型，它们相互联系，关系密切。
元胞自动机(Cellular Automaton，复数为Cellular Automata，简称CA，也有人译为细胞自动机、点 格自动机、分子自动机或单元自动机)。
是一时间和空间都离散的动力系统。
散布在规则格 网 (Lattice Grid)中的每一元胞(Cell)取有限的离 散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部 规则作同步更新。
大量元胞通过简单的相互作用 而构成动态系统的演化。
不同于一般的动力学模型，元胞自动机不是由严 格定义的物理方程或函数确定，而是用一系列 模型构造的规则构成。
凡是满足这些规则的模 型都可以算作是元胞自动机模型。
因此，元胞 自动机是一类模型的总称，或者说是一个方法 框架。
其特点是时间、空间、状态都离散，每 个变量只取有限多个状态，且其状态改变的规 则在时间和空间上都是局部的。
上世纪50 年代，冯·诺伊曼提出了元胞自动机的 概念。
从此，由元胞自动机来构造具有生命特 征的机器成为科学界的一个新的方向，而对元 胞自动机理论本身的研究开始逐步展开。
ž 元胞自动机的构建没有固定的数学公式，构成方式繁杂，变种很多，行为复杂。
ž 从不同领域的视角来看，元胞自动机有着不同 的定义。
ž 基于维数的元胞自动机分类也是最简单和最常 用的划分。
ž 元胞空间 ž 元胞 ž 邻居 ž 规则ž ž ž ž žž žž同质性：在元胞空间内的每个元胞的变化都服从相同的规律，所有元胞均受同 样的规则所支配。
齐性：元胞的分布方式相同，大小、形状相同，地位平等，空间分布规则整齐。
空间离散:元胞分布在按照一定规则划分的离散的元胞空间上。
时间离散:系统的演化是按照等间隔时间分步进行的，时间变量t只能取等步长 的时刻点。
状态离散且有限：元胞自动器的状态只能取有限个离散值，在实际应用中，往 往需要将有些连续变量进行离散化，如分类、分级，以便于建立元胞自动机模 型。
并行性：各个元胞的在每个时刻的状态变化是独立的行为，相互没有任何影响。
时空局部性:每一个元胞的下一时刻的状态，取决于其邻域中所有元胞的状态， 而不是全体元胞。
从信息传输的角度来看，元胞自动机中信息的传递速度是有 限的。
维数高:在动力系统中一般将变量的个数成为维数。
例如，将区间映射生成的 动力系统称为一维动力系统；将平面映射生成的动力系统称为二维动力系统； 对于偏微分方程描述的动力系统则称为无穷维动力系统。
从这个角度来看，由 于任何完备元胞自动机的元胞空间是定义在一维、二维或多维空间上的无限集， 每个元胞的状态便是这个动力学系统的变量。
因此，元胞自动机是一类无穷维 动力系统。
在具体应用中或计算机模拟时当然不可能处理无限个变量，但一般 也总是处理数量很大的元胞组成的系统。
因此可以说维数高是元胞自动机研究 中的一个特点。
元胞自动机可用来研究很多一般现象。
其中包括通信、 信息传递(Communicahon)、计算(Compulation)、 构造 (Consrtuction)、生长 (Growth)、复制 (Reproduction)、竞争(Competition)与进化 (Evolution)等(Smith A.,1969;Perrier，J.Y.,1996)。
同时。
它为动力学系统理论中有关秩序 (Ordering) 、紊动 (Turbulence)、混沌 (Chaos)、非对称 (Symmetry-Breaking)、分形(Fractality)等系统整体 行为与复杂现象的研究提供了一个有效的模型工具 (Vichhac。
G，1984; Bennett，C,1985)。
元胞自动机自产生以来，被广泛地应用到社会、经济、 军事和科学研究的各个领域。
应用领域涉及社会学、 生物学、生态学、信息科学、计算机科学、数学、 物理学、化学、地理、环境、军事学等。
ž 元胞自动机可以被看作是并行计算机而用于并行计算的研究(Wolfram.S.1983)。
另外。
元胞 自动机还应用于计算机图形学的研究中。
ž 在数学中，元胞自动机可用来研究数论和并行 计算。
例如Fischer(1965)设计的素数过滤器 (Prime Number Sieves)(Wolfram,S.1983)。
元胞自动机用于研究经济危机的形成与爆发过程、 个人行为的社会性，流行现象，如服装流行色 的形成等。
在生物学中，元胞自动机的设计思 想本身就来源于生物学自繁殖的思想，因而它 在生物学上的应用更为自然而广泛。
例如元胞 自动机用于肿瘤细胞的增长机理和过程模拟、 人类大脑的机理探索(Victor.Jonathan.D.， 1990)、爱滋病病毒HIV的感染过程(Sieburg， H.B.. 1990)、自组织、自繁殖等生命现象的研 究以及最新流行的克隆 (Clone)技术的研究等 (ErmentroutG.B.，1993)。
ž 虚拟世界/vm/program. htm¡人工生命 Floy ¡ 生命游戏 ¡ 蚁迹寻踪 ¡ 生生不息ž/zh/%E5%85%B0%E9% A1%BF%E8%9A%82%E8%9A%81兰顿蚂蚁Simulation of Emergent Behavior under Fire Condition Based on Cellular Automata. Song, He Jiaze, Ruan Fang, Han Chunyang, Huang Lan*， ž 2010 International Conference on Computer Appliction and System Modeling (ICCASM 2010) ž 智力行为产生的模拟——基于火场逃生环境的 “涌现”现象的模拟和探究 ž 吉林大学“大学生创新性实验计划”项目ž Caožž在为研究智力行为的产生构建的复杂系统中，最重要也 最令人着迷的现象即为“涌现行为”（emergent behavior）的出现，它是从系统外在表现上描述系统突 然出现的整体变化。