基于元胞自動(dòng)機(jī)的復(fù)雜系統(tǒng)演化與涌現(xiàn)機(jī)理研究.pdf

1、復(fù)雜性科學(xué)是以復(fù)雜系統(tǒng)為研究對(duì)象的多學(xué)科交叉的前沿科學(xué)。復(fù)雜性科學(xué)的發(fā)展，將會(huì)給方法論帶來(lái)突破和創(chuàng)新。對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的演化與涌現(xiàn)機(jī)理的研究是復(fù)雜系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容。復(fù)雜系統(tǒng)的基本模型是元胞自動(dòng)機(jī)。對(duì)元胞自動(dòng)機(jī)的復(fù)雜演化行為和涌現(xiàn)機(jī)理的研究，有益于復(fù)雜系統(tǒng)復(fù)雜性的探索和內(nèi)在規(guī)律研究。
　　本文對(duì)元胞自動(dòng)機(jī)的復(fù)雜系統(tǒng)演化與涌現(xiàn)機(jī)理進(jìn)行研究，并將元胞自動(dòng)機(jī)演化行為運(yùn)用于圖像加密。本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下：
　?。?）從演化性態(tài)和演化規(guī)

2、律參數(shù)兩方面來(lái)研究元胞自動(dòng)機(jī)演化規(guī)律。本文通過(guò)分析不同初始條件下初等元胞自動(dòng)機(jī)演化性態(tài)，發(fā)現(xiàn)同種規(guī)則的元胞自動(dòng)機(jī)演化性態(tài)沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)性的改變。本文提出了一種對(duì)二維元胞自動(dòng)機(jī)的分類算法，為搜索不同類型的二維元胞自動(dòng)機(jī)提供方便，通過(guò)現(xiàn)有的功率譜方法定量刻畫不同類型的元胞自動(dòng)機(jī)的演化性態(tài)，發(fā)現(xiàn)自組織能力是造成演化復(fù)雜性的根本原因，并且驗(yàn)證了功率譜對(duì)不同初始條件的穩(wěn)定性。朗頓參數(shù)不適合描述所有元胞自動(dòng)機(jī)的演化規(guī)律，且存在多個(gè)臨界點(diǎn)，不利于搜索不

3、同類型的規(guī)則。在朗頓參數(shù)的基礎(chǔ)上，本文提出了均衡參數(shù)，用它來(lái)分析演化規(guī)律，并且與朗頓參數(shù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)均衡參數(shù)適用性更好，更利于搜索不同類型的規(guī)則。
　?。?）從涌現(xiàn)現(xiàn)象的特征方面來(lái)研究涌現(xiàn)機(jī)理?，F(xiàn)有的方法是通過(guò)規(guī)則元的對(duì)稱破缺特征進(jìn)行涌現(xiàn)現(xiàn)象分類。該方法需要大量的人力去逐個(gè)觀察每個(gè)規(guī)則的規(guī)則元使用頻數(shù)圖，并且需要對(duì)每種元胞自動(dòng)機(jī)編寫規(guī)則元分類。本文提出構(gòu)型密度、狀態(tài)更新頻率和分形維數(shù)為元胞自動(dòng)機(jī)的涌現(xiàn)現(xiàn)象的特征，并提出基于代

4、價(jià)敏感支持向量機(jī)的涌現(xiàn)現(xiàn)象的分類方法，使用該方法驗(yàn)證了涌現(xiàn)現(xiàn)象特征。通過(guò)這兩種方法對(duì)兩種元胞自動(dòng)機(jī)涌現(xiàn)現(xiàn)象分類實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法可操作性更好，可擴(kuò)展性更好，對(duì)元胞自動(dòng)機(jī)涌現(xiàn)現(xiàn)象分類更加準(zhǔn)確。
　?。?）將元胞自動(dòng)機(jī)復(fù)雜的演化行為應(yīng)用于圖像加解密。本文提出基于構(gòu)造的二維可逆元胞自動(dòng)機(jī)和混沌映射的圖像加解密算法。該算法不需要將二維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一維，使用本文的二維元胞自動(dòng)機(jī)分類算法，尋找隨機(jī)性較好的演化規(guī)則。對(duì)加密算法進(jìn)行各項(xiàng)安