Cellular Cosmos : 셀 수준의 인공개체 진화 프레임워크

Abstract

지구상에 존재하는 모든 생물들은 자신이 서식하는 환경에서 살아남기 위하여 변화해 왔으며 지금 현재의 모습을 갖게 되었다고 한다. 우리는 컴퓨터상에서 이러한 메커니즘을 분석 및 이해하고 이를 통하여 밝혀진 메커니즘을 생물학적 및 공학적 응용을 할 수 있도록 하기 위하여 컴퓨터상에 모사할 수 있는 진화프레임워크를 제안하고 간단한 인공개체-먹이 모델을 적용하여 시뮬레이션 해보았다. 또한 인공개체의 행동진화에 있어서 자신의 행동을 기억하는 개체와 그렇지 않은 개체의 차이를 실험을 통해 알아보았다. 셀 우주는 2차원의 격자 셀 공간으로 구성되어 있고 이 셀 상에 인공개체와 먹이가 존재할 수 있다. 인공개체는 자신의 행동을 결정하는 행위결정 로직프레임을 갖고 있으며 이를 통해 이웃 셀의 먹이 상황에 대하여 자신의 행동을 결정하여 행동할 수 있다. 시뮬레이션 초기의 인공개체들은 임의의 내부로직을 갖고 태어나 먹이를 잘 먹지 못한다. 하지만 동일한 세대에서 비교적 먹이를 잘 먹은 인공개체가 잘 살아남아 번식하여 자신의 변이된 내부로직을 갖는 자녀를 생성하게 된다. 그렇기 때문에 세대가 흐를수록 먹이를 더욱 잘 먹는 인공개체가 많이 살아남게 되고 진화가 이루어진다. 우리는 기억회로가 있는 인공개체와 없는 인공개체 중 어느 인공개체가 먹이를 잘 먹도록 진화를 하는지 실험을 통해 알아보았다. 기억회로가 없는 인공개체는 오로지 먹이에 대한 입력만 받기 때문에 먹이환경이 바뀌지 않는 상황에선 여러 가지 가능한 행동 중 단순히 하나만을 결정해서 반복 수행한다. 하지만 행위결정 로직프레임에 기억회로를 추가함으로서 인공개체는 동일한 환경에서도 다양한 행동을 수행할 수 있게 된다. 행위결정 로직프레임의 기억회로를 통해 인공개체가 과거에 한 자신의 행동을 되먹임하여 다시 입력으로 받게 된다. 그렇기 때문에 주변의 먹이 상황이 이전과 동일하더라도 이전에 결정했던 행동에서 유리한 행동을 선택할 수 있다. 이를 통하여 기억회로를 갖는 인공개체는 먹이를 더욱 잘 먹을 수 있게 된다. 본 연구에서 제시한 시뮬레이션 프레임워크를 통해 아직까지 풀리지 않은 생물의 진화과정의 궁금증을 풀거나 진화적으로 접근하여 풀고자 하는 공학적 문제를 시뮬레이션을 통해 풀고자 하는 곳에 응용할 수 있다. | The Organisms on Earth have been evolved to fit into their nature and became to have current form. We propose an evolutionary framework, which can simulate the evolution mechanisms on computers, to analyze and understand the evolution and we have applied it to individual-prey model for the simulation. Also we have tested to see how the remembering of their past actions can result on their behaviors of evolution. Cellular Cosmos consists of 2-dimensional cell space where individuals and prey can be placed. These individuals select their actions based on their behavior-selecting logic frame(BSLF). The BSLF is a system with input and output. Input is the condition of prey on individual's neighbor cells and output is the action. The output depends on BSLF's inner logic and this output causes an individual to act. Because this BSLF only has inputs of prey, it is not possible for an individual to act differently when it is on the same prey condition as past. But by adding a memory circuit to the BSLF causes the individuals to act with variety. Memory circuit is an add-on to the BSLF which can feedback individual's action from the past to current input. Because of this feedback, individual with memory circuit can act differently when on the same prey condition as before. An individual with memory circuit can evolve to eat more prey than the one without. When the simulation starts, the individuals are created to have a random inner logic, so they are not able to eat many prey. But the individuals which can eat little more prey than others on the same generation will survive to the next generation and reproduce offsprings with mutated inner logic. As generations pass by, better individuals will survive and causes an evolution. We have tested to see which individuals can eat more prey. What we propose on this thesis can be applied to simulated engineering problem that requires evolutionary simulations or to get step closer to biological evolutionary problems that presently remains unsolved.