Artificial Gene Regulatory Networks 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
LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, Inria Saclay - Ile de France, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623
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
ECAL, Aug 2011, Paris, France. 2011
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Contributeur : Sylvain Cussat-Blanc <>
Soumis le : lundi 20 juin 2011 - 16:17:02
Dernière modification le : mercredi 23 mai 2018 - 17:58:05

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Sylvain Cussat-Blanc, Nicolas Bredeche, Hervé Luga, Yves Duthen, Marc Schoenauer. Artificial Gene Regulatory Networks and Spatial Computation: A Case Study. ECAL, Aug 2011, Paris, France. 2011. 〈inria-00601816〉

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