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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

New Techniques for Inferring L-systems Using Genetic Algorithm

verfasst von : Jason Bernard, Ian McQuillan

Erschienen in: Bioinspired Optimization Methods and Their Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Lindenmayer systems (L-systems) are a formal grammar system that iteratively rewrites all symbols of a string, in parallel. When visualized with a graphical interpretation, the images have been particularly successful as a concise method for simulating plants. Creating L-systems to simulate a given plant manually by experts is limited by the availability of experts and time. This paper introduces the Plant Model Inference Tool (PMIT) that infers deterministic context-free L-systems from an initial sequence of strings generated by the system using a genetic algorithm. PMIT is able to infer more complex systems than existing approaches. Indeed, while existing approaches can infer D0L-Systems where the sum of production successors is 20, PMIT can infer those where the sum is 140. This was validated using a testbed of 28 known D0L-system models, in addition to models created artificially by bootstrapping larger models.

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Titel: New Techniques for Inferring L-systems Using Genetic Algorithm
verfasst von: Jason Bernard
Ian McQuillan
Verlag: Springer International Publishing
Buch: Bioinspired Optimization Methods and Their Applications
Print ISBN: 978-3-319-91640-8

Electronic ISBN: 978-3-319-91641-5

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-91641-5_2

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Abstract

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