史莱姆菌模型中形态适应的统计分析和估计的近似
摘要：粘质霉菌Physarum polycephalum 通过其原质体输运网络的生长和适应性近似一系列复杂的计算，引发了大量关于这种简单生物如何执行如此复杂任务的最新研究。粘质菌构建的网络性质已知受其环境中刺激的局部分布影响。但是，粘质菌的形态适应是否能够提供关于其环境的全局统计特性的任何信息呢？我们使用基于粘质菌的粒子模型来探索这种可能性。我们演示了虚拟粘质菌块中的形态适应如何用作一种简单的计算机制，可以粗略地近似统计分析、估计和跟踪。初步结果包括近似2D形状的几何重心、从空间表示的排序和未排序数据分布中近似算术平均值，以及在存在受到噪声污染的输入刺激的情况下估计和动态跟踪移动物体的位置。结果表明，可以利用具有有限个体计算能力的非常简单的组件集合（例如简单机器人设备的群体）通过材料适应和感知融合从复杂的数据集中提取统计特征。
作者：Jeff Jones, Andrew Adamatzky
论文ID：1503.03261
分类：Emerging Technologies
分类简称：cs.ET
提交时间：2015-03-12