【摘 要】
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该论文旨在探索自然复杂进化系统的机制,建立基于遗传算法的人工生命的进化模型.在基于遗传算法的人工遗传算法的人工生命进化模型的结构框架下,分别依据Lamarck直接遗传方式
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该论文旨在探索自然复杂进化系统的机制,建立基于遗传算法的人工生命的进化模型.在基于遗传算法的人工遗传算法的人工生命进化模型的结构框架下,分别依据Lamarck直接遗传方式和Baldwin效应间接遗传方式两种不同的遗传行为方式,设计了遗传监视进化强化模型和自律遗传强化模型两种风格的进化模型,它们都有效地体现了学习和进化之间的双向作用关系.通过对自然生命免疫机制的抽取,设计出基于免疫自适应调节的进化算法,在基于神经网络的人工生命中的个体后天学习进化中,采用了有特色的强化学习机制,将基于动态规划的强化学习和进化强化学习相结合,提出了集成型强化学习方案.模型评估实验颇具创新地模拟了人工生物的通讯规范学习进化过程,获得了良好的实验结果.
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