論文の概要: Flow-Lenia.png: Evolving Multi-Scale Complexity by Means of Compression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06374v1
- Date: Thu, 8 Aug 2024 04:13:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 19:48:49.062454
- Title: Flow-Lenia.png: Evolving Multi-Scale Complexity by Means of Compression
- Title（参考訳）: Flow-Lenia.png: 圧縮によるマルチスケール複雑化の進展
- Authors: Tadashi Adachi, Solvi Arnold, Takafumi Mochizuki, Kimitoshi Yamazaki,
- Abstract要約: セルオートマトン状態に対するマルチスケール複雑度を定量化する適合度尺度を提案する。
圧縮性の使用はコルモゴロフ複雑性(英語版)(Kolmogorov complexity)の概念に基づいている。
- 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: We propose a fitness measure quantifying multi-scale complexity for cellular automaton states, using compressibility as a proxy for complexity. The use of compressibility is grounded in the concept of Kolmogorov complexity, which defines the complexity of an object by the size of its smallest representation. With this fitness function, we explore the complexity range accessible to the well-known Flow Lenia cellular automaton, using image compression algorithms to assess state compressibility. Using a Genetic Algorithm to evolve Flow Lenia patterns, we conduct experiments with two primary objectives: 1) generating patterns of specific complexity levels, and 2) exploring the extrema of Flow Lenia's complexity domain. Evolved patterns reflect the complexity targets, with higher complexity targets yielding more intricate patterns, consistent with human perceptions of complexity. This demonstrates that our fitness function can effectively evolve patterns that match specific complexity objectives within the bounds of the complexity range accessible to Flow Lenia under a given hyperparameter configuration.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, セルオートマトン状態のマルチスケール複雑性を定量化するための適合度尺度を提案する。
圧縮性の使用はコルモゴロフ複雑性(英語版)(Kolmogorov complexity)の概念に基づいている。
この適合関数を用いて、画像圧縮アルゴリズムを用いて、よく知られたフローレニアセルオートマトンにアクセスできる複雑さ範囲を探索し、状態圧縮性を評価する。
遺伝的アルゴリズムを用いてフローレニアパターンを進化させ、2つの主要な目的を持つ実験を行う。
1)特定の複雑性レベルのパターンを生成し、
2)フローレニアの複雑性領域の限界を探る。
進化したパターンは複雑さのターゲットを反映し、複雑さの人間の知覚と一致して、より複雑なパターンを生み出す。
このことは、我々のフィットネス関数が、与えられたハイパーパラメータ構成の下でフローレニアにアクセス可能な複雑性範囲の範囲内で、特定の複雑性目標にマッチするパターンを効果的に進化させることができることを示している。
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