基于元胞自動機的復雜系統(tǒng)演化與涌現(xiàn)機理研究.pdf

1、復雜性科學是以復雜系統(tǒng)為研究對象的多學科交叉的前沿科學。復雜性科學的發(fā)展，將會給方法論帶來突破和創(chuàng)新。對復雜系統(tǒng)的演化與涌現(xiàn)機理的研究是復雜系統(tǒng)研究的重要內容。復雜系統(tǒng)的基本模型是元胞自動機。對元胞自動機的復雜演化行為和涌現(xiàn)機理的研究，有益于復雜系統(tǒng)復雜性的探索和內在規(guī)律研究。
　　本文對元胞自動機的復雜系統(tǒng)演化與涌現(xiàn)機理進行研究，并將元胞自動機演化行為運用于圖像加密。本文的主要工作和貢獻如下：
　?。?）從演化性態(tài)和演化規(guī)

2、律參數(shù)兩方面來研究元胞自動機演化規(guī)律。本文通過分析不同初始條件下初等元胞自動機演化性態(tài)，發(fā)現(xiàn)同種規(guī)則的元胞自動機演化性態(tài)沒有發(fā)生實質性的改變。本文提出了一種對二維元胞自動機的分類算法，為搜索不同類型的二維元胞自動機提供方便，通過現(xiàn)有的功率譜方法定量刻畫不同類型的元胞自動機的演化性態(tài)，發(fā)現(xiàn)自組織能力是造成演化復雜性的根本原因，并且驗證了功率譜對不同初始條件的穩(wěn)定性。朗頓參數(shù)不適合描述所有元胞自動機的演化規(guī)律，且存在多個臨界點，不利于搜索不

3、同類型的規(guī)則。在朗頓參數(shù)的基礎上，本文提出了均衡參數(shù)，用它來分析演化規(guī)律，并且與朗頓參數(shù)進行對比實驗，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)象的特征方面來研究涌現(xiàn)機理?，F(xiàn)有的方法是通過規(guī)則元的對稱破缺特征進行涌現(xiàn)現(xiàn)象分類。該方法需要大量的人力去逐個觀察每個規(guī)則的規(guī)則元使用頻數(shù)圖，并且需要對每種元胞自動機編寫規(guī)則元分類。本文提出構型密度、狀態(tài)更新頻率和分形維數(shù)為元胞自動機的涌現(xiàn)現(xiàn)象的特征，并提出基于代

4、價敏感支持向量機的涌現(xiàn)現(xiàn)象的分類方法，使用該方法驗證了涌現(xiàn)現(xiàn)象特征。通過這兩種方法對兩種元胞自動機涌現(xiàn)現(xiàn)象分類實驗，實驗結果表明，本文方法可操作性更好，可擴展性更好，對元胞自動機涌現(xiàn)現(xiàn)象分類更加準確。
　?。?）將元胞自動機復雜的演化行為應用于圖像加解密。本文提出基于構造的二維可逆元胞自動機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)轉化為一維，使用本文的二維元胞自動機分類算法，尋找隨機性較好的演化規(guī)則。對加密算法進行各項安