Rezumat articol ediţie STUDIA UNIVERSITATIS BABEŞ-BOLYAI

În partea de jos este prezentat rezumatul articolului selectat. Pentru revenire la cuprinsul ediţiei din care face parte acest articol, se accesează linkul din titlu. Pentru vizualizarea tuturor articolelor din arhivă la care este autor/coautor unul din autorii de mai jos, se accesează linkul din numele autorului.

The density classification problem is a prototypical distributed computational task for Cellular Automata widely studied for the analysis of complex systems. This paper focuses on evolutionary models designed to approach this problem, particularly on the importance of search operators in the context of evolutionary algorithms. Different collaborative re- combination operators are described and engaged in an evolutionary search framework for the density classification task in cellular automata. The significance of considering genetic material from parents, global best/worst solutions and the individual’s best ancestors in the recombination process is discussed.

Key words and phrases. evolutionary algorithms, density classification task, cellular automata, collaborative search.