什么是人工生命 | 集智百科( 二 )
著名的模拟器
下表列出了按照生物定义方法整理的人工生命/ 数字生物模拟器。
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基于程序模拟
基于程序的模拟包含具有复杂DNA语言（通常为图灵完备 Turing complete）的生物 。 这种语言通常是计算机程序的形式 ， 而不是实际的生物DNA 。 汇编派生词是最常用的语言 。 生物体在执行其代码时会“存活” ， 通常有多种方法可以进行自我复制 。 变异通常是通过随机更改代码来实现的 。 元胞自动机是常见工具 ， 但不是唯一的 。 也有人用人工智能和多主体系统来进行研究 。
基于模块的模拟
基于模块的模拟是将单个模块添加到一个生物中 。 这些模块或者通过硬编码模拟（例如A型腿加快速度和新陈代谢）直接修改生物的行为和特征 ， 或者通过生物模块之间的紧急交互作用间接地修改动物的行为和特征（例如A型腿以频率X上下移动 ， 与其他腿部互动以产生运动） 。 一般来说 ， 这些模拟器强调的是用户创造和可访问性 ， 而不是突变和进化 。
基于参数的模拟
生物体通常是由一系列预先定义的固定行为来构建的 ， 这些行为受各种变异参数控制 。 也就是说 ， 每个生物体都是一个包含数字或其他有限参数的集合 。 每个参数都明确地控制生物体的一个或多个方面 。
基于神经网络的模拟
这些模拟让生物通过神经网络或近似衍生物进行学习和成长 。 通常强调的是学习 ， 而不是自然选择 ， 尽管并不总是如此 。
复杂系统建模
复杂系统的数学模型分为三种：黑箱 black-box（现象学） ， 白箱 White box（力学 ， 基于第一原理）和灰箱 grey-box（现象学和力学模型的混合） 。 在黑箱模型中 ， 基于个体的复杂动态系统机制仍然是个谜 。
黑箱模型完全是非机械的 。 它们是现象学的 ， 忽略了复杂系统的组成和内部结构 。 我们无法研究这种非透明模型的子系统之间的相互作用 。 复杂动态系统的白箱模型是透明的 ， 直接显示了潜在的机制 。 在动态系统白箱模型演化的所有阶段 ， 都可以直接看到微观、中观和宏观级别的所有事件 。 在大多数情况下 ， 数学建模者使用纯数学的黑箱方法 ， 这些方法无法生成复杂动态系统的机械模型 。 灰箱模型是中间模型 ， 结合了黑箱方法和白箱方法 。
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图1：复杂系统数学模型
复杂系统黑箱模型的创建和先验的建模主体基础知识的必要性有关 。 确定性逻辑元胞自动机是白箱模型的必要条件 ， 但不是充分条件 。 白箱模型的第二个必要先决条件是所研究对象的物理本体的存在 。 因为白箱建模完全基于主题的确定性逻辑和公理 ， 因此 ， 它代表了基于第一定律的自动超逻辑推断 。 白箱建模的目的是从基本公理中获得有关所研究对象动力学的更详细、更具体的机械知识 。
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图2：基于逻辑确定性个体的单种群增长元胞自动机模型
在创建对象的白箱模型之前必须制定对象的内在公理体系的必要性 ， 可以根据任意逻辑规则将白箱类型的细胞自动机模型与细胞自动机模型区分开 。 如果尚未根据受试者的首要原理制定细胞自动机规则 ， 则此类模型与实际问题的相关性可能较弱 。
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图3：对于单个有限资源 ， 基于逻辑确定性个体的种间竞争元胞自动机模型
基于硬件模拟（硬人工生命） 更多信息请阅读机器人词条
基于硬件的模拟 Hardware-based人工生命主要由机器人组成 ， 即能够独立完成任务的自动引导机器 。
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