Описание модели. 
Модели автономных когнитивных агентов

Рассматриваем эволюционирующую популяцию достаточно простых агентов. Как и в работе [Hinton et al, 1987] предполагаем, что генотип и фенотип особи имеют одинаковую форму. Например, можно считать, что генотип (или геном) кодируется модельной цепочкой ДНК, «буквы» которой равны 0 либо 1, а фенотип определяется нейронной сетью организма, при этом веса синапсов нейронной также равны 0 либо 1. Начальные веса синапсов (полученные при рождении) определяются геномом, а в процессе жизни особи эти веса меняются путем обучения.

Популяция состоит из n особей S_k, геномы которых равны S_0k, k = 1,…, n. Геном особи S_0k представляет собой цепочку из N символов, S_0ki, i = 1,…, N. Предполагаем, что длина цепочки N и численность популяции n велики (N, n > > 1, причем 2^N > > n) и не меняются в ходе эволюции. Символы S_0ki равны 0 либо 1.

Эволюционный процесс состоит из последовательности поколений. Новое поколение получается из старого путем отбора и мутаций особей. В нулевом поколении геномы особей случайны. При размножении потомки наследуют (с малыми мутациями) геномы своих родителей S_0k, эти геномы не меняются в течение жизни особи и передаются потомкам следующего поколения. Предполагается, что имеется оптимальная последовательность S_m, которая ищется в процессе эволюции популяции особей.

В течение поколения особи обучаются методом проб и ошибок. Каждая особь имеет текущую последовательность S_kT, которая в момент рождения особи S_kT равна геному особи: S_kT(t = 0) = S_0k. Поколение длится Т тактов времени t. При обучении меняются текущие символы последовательностей S_kT: каждый такт времени t эти символы заменяются на случайные (равные 0 либо 1) и если при замене происходит приближение к оптимальной последовательности S_m, то новый символ сохраняется, в противном случае происходит возврат к старому символу.

В конце поколения происходит отбор особей. Приспособленность произвольной особи S_k определяется расстоянием по Хеммингу с (S_Fk, S_m) между полученной в результате обучения конечной текущей последовательностью S_Fk и S_m. S_Fk = S_kT(t = T), S_Fk — фенотип особи. Приспособленность произвольной особи S_k определяется выражением:

f (S_k) = exp[-с (S_Fk, S_m)] + е ,.

где е — положительный параметр, который специально вводится в настоящей модели для уменьшения различия приспособленностей особей с разными фенотипами S_Fk. Роль слагаемого е можно рассматривать как влияние случайных факторов окружающей среды на приспособленность особей. Отбор особей в новое поколение производится рулеточным методом (см. например [Редько, 2005]), с вероятностями, пропорциональными приспособленностям особей. Геномы отобранных особей S_0k передаются потомкам с малыми мутациями Рассматриваем два режима работы модели: 1) с обучением, как изложено выше, 2) без обучения, в этом случае S_Fk = S_0k .