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論文資訊
- 類型：工作論文
- 編號：工作論文 #1471
- 日期：2026-03-18
摘要
我們展示了實驗結果，其中使用遺傳演算法來進化細胞自動機（CA）以執行特定的計算任務——一維密度分類。我們詳細研究了 GA 在該任務中產生行為的演化機制以及 GA 面臨的障礙。特別是，我們確定了四個“創新時代”，其中 GA 發現了解決問題的新 CA 策略，描述了這些策略如何在 CA 規則表中實施，並確定了其發現背後的 GA 機制。這些時代的特點是 GA 打破了任務的對稱性。對稱性破缺會帶來短期的適應度增益，但最終會阻礙發現最高度適應的策略。我們討論對稱破缺和其他障礙在任何 GA 搜尋中普遍存在的程度。