Oborny Be�ta(E�tv�s L�r�nd Tudom�nyegyetem): A t�rbeli viselked�s tanulm�nyoz�sa sejtautomata modellekkel

A sejtautomata modellek olyan dinamikus modellek, ahol a t�r minden egyes (diszkr�t) pontj�nak �llapot�t �br�zolni tudjuk. P�ld�ul jelezhetj�k, hogy adott faj egyedei a t�r mely pontjaiban vannak jelen. �rdekl�d�s�nkt�l f�gg�en koncentr�lhatunk a popul�ci� dinamik�j�nak le�r�s�ra, de ak�r arra is, hogy az egyes egyedek �llapota �s t�rbeli helyzete hogyan alakul az id�ben. Emiatt a sejtautomat�k alkalmas eszk�z�k lehetnek viselked�s�kol�giai probl�m�k tanulm�nyoz�s�ra. Kereshetj�k p�ld�ul, hogy bizonyos mozg�si szab�lyok k�vetkezt�ben hogyan csoportosulnak az egyedek, hogyan keresik fel a t�pl�l�kfoltokat, vagy hogyan m�k�dnek egy�tt egy kollekt�v feladat megold�s�ban (ld. a szoci�lis rovarok f�szek�p�t�se). Ami a l�nyeg: nem sz�ks�ges, hogy az egyednek tudom�sa legyen arr�l, milyen az �l�hely min�s�ge vagy a t�bbi egyed viselked�se a t�r t�le t�voles� pontjaiban. A sejtautomata tekintetbe tudja venni azt a re�lis lehet�s�get, hogy az egyed inform�ci�szerz�se korl�tozott a t�rben. Monte Carlo szimul�ci�k sor�n nyomon k�vethetj�k, tulajdonk�ppen ,,lej�tszhatjuk", hogyan l�pnek kapcsolatba az egyes egyedek a lok�lis k�rnyezettel, hogyan alakul az �llapotuk, �s hogyan mozdulnak el. Gyakori tapasztalat, hogy egyszer�, lok�lis szab�lyokb�l is komplex (�s gyakran stabil) glob�lis mint�zatok j�nnek l�tre a k�z�ss�g szintj�n. Ezeknek az emergens tulajdons�goknak a l�trej�tt�t k�pes tetten �rni a sejtautomata szimul�ci�.

Az el�ad�sban r�viden bemutatom a sejtautomat�k l�trej�tt�nek t�rt�net�t. Mutatok n�h�ny egyszer� szimul�ci�s j�t�kot. Ezut�n megindoklom, mi�rt sz�ks�ges bizonyos probl�m�k megold�s�ban a t�rben explicit modellez�s, �s elhelyezem a sejtautomat�kat a t�bbi t�r-id� dinamikus modell k�r�ben. Tov�bbi sejtautomata p�ld�kon demonstr�lom a t�rbeli k�nyszerek jelent�s�g�t a mint�zatk�pz�d�sben. V�g�l kitekint�st adok az adapt�v strukt�r�kr�l.