• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.8 no.5
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• pp.187-192
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• 2019

Majority problem and synchronization problem on cellular automata(CA) are hard to solve, since they are global problems while CA operate on local information. This paper proposes a way to find state transition rules of these problems. The rules of CA are represented as CMR(conditionally matching rules) and evolutionary algorithms are applied to find rules. We find many solution rules to these problems, compared the results with the previous studies, and demonstrated the effectiveness of CMR on one-dimensional cellular automata.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.652-655
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• 2018

과반수 문제는 전역 문제(global problem) 문제이기 때문에 국소 정보(local information)를 이용해야 하는 셀룰러 오토마타(cellular automata; CA) 상에서 풀기 어려운 문제이다. 본 논문에서는 일차원 CA에서 과반수 문제를 푸는 CA을 찾는 방법을 제안한다. 상태전이 함수를 CA에서 일반적으로 사용되는 규칙 표(rule table)가 아닌 CMR(conditionally matching rules)로 나타내고 진화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 방법으로 다수의 서로 다른 규칙들을 찾아낼 수 있었고 찾아낸 규칙은 이전 연구에서 찾아낸 규칙과 유사한 성능을 보여주었다. CA의 문제를 해결하는데 CMR에 진화 알고리즘을 적용하는 것이 효용성이 있음을 보였다.