論文の概要: Biological Evolution and Genetic Algorithms: Exploring the Space of Abstract Tile Self-Assembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15311v1
• Date: Sat, 28 May 2022 22:47:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 15:20:23.348973
• Title: Biological Evolution and Genetic Algorithms: Exploring the Space of Abstract Tile Self-Assembly
• Title（参考訳）: 生物進化と遺伝的アルゴリズム:抽象タイル自己組織化の空間を探索する
• Authors: Christian Schroeder de Witt
• Abstract要約: タイルベースの自己組立モデルの最先端実装に関する性能向上を観察する。 発見された最も大きな構造のモジュラリティは、一階に$S_2,8$が$S_3,8$の構成要素を形成するという仮定を動機付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A physically-motivated genetic algorithm (GA) and full enumeration for a tile-based model of self-assembly (JaTAM) is implemented using a graphics processing unit (GPU). We observe performance gains with respect to state-of-the-art implementations on CPU of factor 7.7 for the GA and 2.9 for JaTAM. The correctness of our GA implementation is demonstrated using a test-bed fitness function, and our JaTAM implementation is verified by classifying a well-known search space $S_{2,8}$ based on two tile types. The performance gains achieved allow for the classification of a larger search space $S^{32}_{3,8}$ based on three tile types. The prevalence of structures based on two tile types demonstrates that simple organisms emerge preferrably even in complex ecosystems. The modularity of the largest structures found motivates the assumption that to first order, $S_{2,8}$ forms the building blocks of $S_{3,8}$. We conclude that GPUs may play an important role in future studies of evolutionary dynamics.
• Abstract（参考訳）: グラフィック処理ユニット(GPU)を用いて、物理的に動機付けられた遺伝的アルゴリズム(GA)と自己集合のタイルモデル(JaTAM)の完全列挙を実現する。 GAは7.7、JaTAMは2.9のCPU上での最先端実装のパフォーマンス向上を観察する。 テストベッド適合度関数を用いてGA実装の正しさを実証し,2つのタイルタイプに基づいてよく知られた検索空間を$S_{2,8}$に分類することで,JaTAM実装を検証する。 性能向上により、3つのタイルタイプに基づいてより大きな検索空間 $s^{32}_{3,8}$ の分類が可能になった。 2つのタイル型に基づく構造は、複雑な生態系においても単純な生物が好まれることを示している。 発見された最大の構造のモジュラリティは、最初の順序で$s_{2,8}$が$s_{3,8}$のビルディングブロックを形成するという仮定を動機付ける。 進化力学の今後の研究において,GPUが重要な役割を果たす可能性がある。

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