– Популяция эволюционирует в одномерной клеточной среде (рис. 5), в клетках может эпизодически вырастать трава (пища агентов). Каждый агент имеет внутренний энергетический ресурс R, который пополняется при съедании травы и уменьшается при выполнении каких-либо действий. Уменьшение ресурса до нуля приводит к смерти агента. Агенты могут скрещиваться, рождая новых агентов.
– Потребности характеризуются количественно мотивациями. Если энергетический ресурс агента уменьшается, то возрастает мотивация к пополнению энергетического ресурса (характеризующая потребность энергии) и уменьшается мотивация к размножению. При увеличении энергетического ресурса мотивация к пополнению ресурса уменьшается, а мотивация к размножению растет.
– Поведение агента управляется его нейронной сетью. Сеть имеет один слой нейронов. На входы нейронов подаются сигналы, характеризующие внешнюю и внутреннюю среду агента, выходы нейронов определяют действия агента. Каждому возможному действию соответствует ровно один нейрон. В каждый такт времени совершается действие, соответствующее максимальному сигналу на выходе нейрона.
Рис. 5. Агенты в одномерной клеточной среде.
– Агенты «близорукие» – агент воспринимает состояние внешней среды только из трех клеток его поля зрения (рис. 5): той клетки, в которой агент находится, и двух соседних клеток.
– Агент может выполнять следующие действия: 1) быть в состоянии покоя («отдыхать»), 2) двигаться, то есть перемещаться на одну клетку вправо или влево, 3) прыгать через несколько клеток в случайную сторону, 4) есть (питаться), 5) скрещиваться.
– Нейронная сеть имеет специальные входы от мотиваций. Если имеется определенная мотивация, то поведение агента меняется, с тем чтобы удовлетворить соответствующую потребность. Такое поведение можно рассматривать как целенаправленное (есть цель удовлетворить определенную потребность).
– Популяция агентов эволюционирует. Веса синапсов нейронной сети, управляющей поведением агента, составляют геном агента. Геном потомка (рождаемого при скрещивании) формируется на основе геномов родителей при помощи рекомбинаций и мутаций.
В проведенных компьютерных экспериментах моделировалась эволюция популяции агентов. Нейронная сеть агентов исходной популяции определяла некоторые простые изначальные инстинкты, обеспечивающие питание и размножение агентов. Далее наблюдалось, как в процессе эволюции изменялись нейронная сеть агентов и определяемое ею поведение агентов.
Для того чтобы исследовать влияние мотиваций на поведение агентов, были проведены две серии экспериментов. В первой серии моделировалась эволюция популяции агентов с «выключенными» мотивациями (входы нейронов от мотиваций были «задавлены»),