This research project investigates Lenia, an artificial life platform that simulates ecosystems of digital creatures. Lenia's ecosystem consists of simple, artificial organisms that can move, consume, grow, and reproduce. The platform is important as a tool for studying artificial life and evolution, as it provides a scalable and flexible environment for creating a diverse range of organisms with varying abilities and behaviors. Measuring complexity in Lenia is a key aspect of the study, which identifies the metrics for measuring long-term complex emerging behavior of rules, with the aim of evolving better Lenia behaviors which are yet not discovered. The Genetic Algorithm uses neighborhoods or kernels as genotype while keeping the rest of the parameters of Lenia as fixed, for example growth function, to produce different behaviors respective to the population and then measures fitness value to decide the complexity of the resulting behavior. First, we use Variation over Time as a fitness function where higher variance between the frames are rewarded. Second, we use Auto-encoder based fitness where variation of the list of reconstruction loss for the frames is rewarded. Third, we perform combined fitness where higher variation of the pixel density of reconstructed frames is rewarded. All three experiments are tweaked with pixel alive threshold and frames used. Finally, after performing nine experiments of each fitness for 500 generations, we pick configurations from all experiments such that there is a scope of further evolution, and run it for 2500 generations. Results show that the kernel's center of mass increases with a specific set of pixels and together with borders the kernel try to achieve a Gaussian distribution.


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人工生命(Artificial Life)于1993年秋已成为统一的研究人工系统的科学信息交流论坛,具有自然生命系统的行为特征,通过合成或模拟使用计算机(软件),机器人(硬件)和物理化学(人脑)的意义。每一期都有关于人工生命的前沿研究,这些研究将提高我们对生命系统各个方面的认识,如:人工化学和生命的起源、系统与合成生物学、感知,认知和行为、群体的集体行为、进化与生态动力学、开放性和创造性、社会组织与文化演变、对社会及科技的影响、应用于生物学、医学、商业、教育或娱乐。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/alife/
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