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문제 정의
- 행동 자료는 이동 성공, 이동 실패, 총공격, 상대편 공격, 자기편 공격, 공격 실패의 6가지 항목에 대한 행동 횟수이며, 이는 100세대 동안의 진화에 대한 분석 자료를 제공한다. 또한, 이 자료는 유기체 집단 전체의 성격에 대한 추정을 가능케 한다. 각 실험 모델에서 얻은 행동 자료를 비교, 분석함으로써 해당 모델의 유기체 집단이 진화한 방향과 속도를 비교한다.
- 따라서, 개체는 환경에 대한 공격 성공시 자기편, 상대편의 구분 없이 (+2) 강화 신호를 받으며, 환경으로부터 공격을 받을때는 (-)의 강화 신호를 받는다. 보상모델 1은 인공 유기체의 움직임을 활성화하고 인공유기체의 공격성을 유도함으로써 보다 많은 경쟁전략들이 출현할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 또한 이 모델은 개체의 시점에서 자신에게 주어지는 손익을 따져 강화 신호를 계산한다.
- 본 연구에서는 기존의 인공진화 시뮬레이션에 인공 유기체 수준의 학습 기능을 추가하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경 하에서 학습 행동의 기능을 갖는 인공 유기체의 진화상의 특징을 살펴본다. 이를 위해 복잡한 환경과 다양한 행동을 갖는 유기체 집단 간의 경쟁 실험에[기 학습 행동을 도입하고 학습 행동의 영향을 분석 평가할 것이다.
- 본 연구에서는 집단간의 상호진화 시뮬레이션에 인공 유기체 수준의 학습 행동을 도입하고, 그 영향을 평가하고 현재 진행 중에 있다. 인공 유기체의 학습 행동을 도입하기 위해 헤브의 규칙을 개선하고, 강화 학습을 적용하고 있는 상태이다.
- 각 실험 모델에서 얻은 행동 자료를 비교, 분석함으로써 해당 모델의 유기체 집단이 진화한 방향과 속도를 비교한다. 이를 통해 개체 수준의 학습 기능이 전체 집단의 진화에 미친 영향을 평가한다.
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