Automatas Celudares

Capítulo 8: Autómatas Celulares y método Monte Carlo
Mi Proyecto de Grado de Maestría en Ingeniería se basó en la línea de investigación de Vida Artificial, en el tema de autómatas celulares. Me llamó la atención este tema porque los modelos se acercan a lo que sucede en la vida real y este acercamiento me permite poner a prueba diversas hipótesis como la del MacroOrganismo.
La investigación hatenido un giro positivo, ya no será algo netamente personal como ha ocurrido desde que la empecé (haciendo uso de mi tiempo libre), sino que ya ha empezado a ser un esfuerzo mas formal y por lo tanto, mas acelerado y por supuesto, con el mismo entusiasmo. El primer paso fue que se trabajó en un concepto haciendo uso de autómatas celulares en el proyecto de Maestría (el cual ya fue entregado yaprobado por los jurados). Por reglamento de la Universidad, no puedo publicar este material.
Autómatas Celulares
Introducción a los autómatas celulares | Una sencilla simulación en Java da inicio al tema. |
Proyecto de Grado | En Enero de 2009 sustenté mi proyecto de grado sobre Vida Artificial de la Maestría en Ingeniería, mas precisamente el uso de autómatas celulares bidimensionales en elque individuos evolucionan. Resultado: Aprobado. Fue un gran trabajo que me abrió los ojos a nuevos campos de investigación de la Vida Artificial. Fue más de un(1) año de arduo trabajo. Debido a que este trabajo fue un proyecto de grado para optar el título de Maestría, no me es posible ponerlo a disposición en Internet.Los siguientes desarrollos sobre autómatas celulares se alejan de loimplementado del proyecto de grado.  |
Generando grafos planos en C++ | Para el trabajo con autómatas celulares se necesita generar grafos. Este programa escrito en C++ genera grafos en 2D de cualquier tamaño con los nodos interconectados (arriba, abajo, izquierda, derecha). |
Autómata Celular. Parte 01. | Planeación de simulación con autómata celular: Hay fuentes de energía positivas dispersas por elgrafo bidimensional.Hay sitios que roban energía dispersos por el grafo bidimensional.Las fuentes de energía positiva tienen energía limitada y desaparecen.Organismos viven en el grafo bidimensional.Estos organismos pierden energía a una tasa constante, si llega a cero mueren.Los organismos tienen un sensor que detecta las fuentes de energía y los sitios que roban energía. El alcance del sensor eslimitado, entre mayor sea el alcance mas energía pierde el organismo.El organismo almacena en su memoria lo detectado por el sensor y consultando su memoria va a las fuentes positivas.Se optimiza al uso de números enteros todo el desarrollo. Se evitan los números reales.Se evalúa finalmente cuantos organismos discriminados por sensor sobrevivieron a la simulación. Muestra como fue el progresodurante la simulación. |
Autómata Celular. Parte 02. | Al reproducirse, el hijo hereda el 50% de la energía del padre (ambos quedan con la mitad).Otras fuentes aparecen al azar (se usa Mersenne Twister como generador de números pseudo-aleatorios) en algún otro lado del tablero. |
Próximamente | El comportamiento del organismo es emergente, es decir, el algoritmo que controla a cada organismo no espreprogramado. El algoritmo nace del azar y se refine con selección natural que ya es un comportamiento emergente propio del modelo.El algoritmo de cada organismo define que hacer con la información dada por el sensor, configura el sensor, decide como caminar, a donde, e inclusive cuando reproducirse. |
 
Método Monte Carlo
El método Monte Carlo es una técnica vista en simulación en el cual seusa azar para encontrar la mejor solución a un problema. La programación genética vista en los capítulos 1 y 2 son ejemplos de Métodos Monte Carlo. ¿Entonces por que llamar a un capítulo así si es algo tan genérico? La respuesta vino de mis clases que dicto en simulación y observar las diferentes facetas que tiene este método.  Me llamó la atención el método de búsqueda del camino de menor costo...