Artificial Gene Regulatory Network and Spatial Computation: A Case Study

Sylvain Cussat-Blanc 1 Nicolas Bredeche 2, 3 Hervé Luga 1 Yves Duthen 1 Marc Schoenauer 2, 4
2 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Abstract : This paper explores temporal and spatial dynamics of a population of Genetic Regulatory Networks (GRN). In order to so, a GRN model is spatially distributed to solve a multi-cellular Artificial Embryogeny problem, and Evolutionary Computation is used to optimize the developmental sequences. An in-depth analysis is provided and show that such a population of GRN display strong spatial synchronization as well as various kind of behavioral patterns, ranging from smooth diffusion to abrupt transition patterns.
Type de document :
Communication dans un congrès
European Conference on Artificial Life, Aug 2011, Paris, France. 2011
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [25 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/inria-00601778
Contributeur : Nicolas Bredeche <>
Soumis le : lundi 20 juin 2011 - 14:43:27
Dernière modification le : mercredi 12 septembre 2018 - 17:46:01
Document(s) archivé(s) le : dimanche 4 décembre 2016 - 08:24:53

Fichier

2011-ECAL-evoGRN.pdf
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00601778, version 1

Collections

Citation

Sylvain Cussat-Blanc, Nicolas Bredeche, Hervé Luga, Yves Duthen, Marc Schoenauer. Artificial Gene Regulatory Network and Spatial Computation: A Case Study. European Conference on Artificial Life, Aug 2011, Paris, France. 2011. 〈inria-00601778〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

354

Téléchargements de fichiers

804