自然界是一个复杂而又庞大的系统，它将许多事物，例如：有生命的、没有生命的、动态的、静态的，等等容纳在一起，构成了一个变化无穷的，精彩绝伦的世界。在这样一个世界里，我们就像一个个微小的分子或单元被吸收进一个十分纷繁的物质空间中，而整个空间所组成的系统在随着时间的流逝或空间位置的迁移千变万化，我们周围的一切，包括我们自己都在做着不停息的，无法捉摸的变化。这些变化经常是复杂的，或者说是毫无规律可循的，但是我们却明明发现正是这些变化和变化的主体构成了一个整体上总是保持稳定的世界。在我们的想象中，事物是变化着的，而且是没有规律的，永不循环的，那么这些变化着的事物的集合是怎么可能组成一个健强性的整体的呢？
我们还意识到在复杂系统及其变化规律的研究中，使用传统的思想和方法已经不能给我们比较满意的结果，要想更加深入的了解这些复杂系统，就必须从崭新的角度，应用更为灵活和具有泛用性的方法来处理这些复杂系统。
元胞自动机思想正是基于这个考虑被提出来的。早在20世纪50年代，就有一些针对简单孤立的CA模型的研究开始，那时，主要将CA系统看作一个实际模型的框架来研究这样一个可以自动进化成不同结果并自动修正的自动机器。这时的研究方向比较狭窄和单一。事实上，元胞自动机思想诞生于二次世界大战中。在那时，计算机科学还处在初级阶段，当时还不明确将来的计算机无论是在体系结构上还是功能上都是和人的大脑是不同的。1943年，数学家Pitts和神经心理学家McCulloch设想了一个由常规的神经元组成的系统，每个神经元相当于一个逻辑单，可以选择不同的逻辑值，而这些逻辑单元可以在下一个时间一起将它们的逻辑值传递到别的逻辑单元，那么，它们综合作用的结果就将是下一个时间系统的结果，这种可以自动进化的机器就是所谓的图 灵机（Turing）或有限状态机。在这同时，计算机之父冯诺伊曼（John Von Neumann）提出构造一个不确定的生命模型系统的设想，这个系统可以智能的自我进化。后来，冯诺伊曼将这个模型发展为一个网格状的自动机网络，每个网格为一个单元自动机，单元状态有生和死，相当于人体组织的存活和消亡。这是早期的元胞自动机思想的应用，它还有很多问题没有明确下来，如：元胞自动机的分布，元胞自动机的状态变化究竟和哪些因素相关以及状态怎样确定等等。
1970年，剑桥大学数学家Conway发明了一种叫作“生命的游戏”的游戏，这个游戏完全体现了动态元胞自动机的特征。游戏是这样的：(www.xing528.com)
游戏是在一张好像棋盘的平面网格上进行的，这些网格上可以放上棋子或不放，这是由游戏规则决定的。而棋子的意思是代表在放棋子的地方，有一个生命存活，而没有棋子的地方代表没有生命存活。开始时，在网格上随机的摆上一些棋子，然后，按照一定的规则来确定每个有棋子的位置上的棋子将被取走，还是保留和没有棋子的位置上是否将出现新的棋子。规则是：每个棋子有可能有8个邻居，而有4个是直接相邻的，如果目前的棋子有2个或3个邻 居，那么它将在下一次被考虑前保留，如果，它有4个或4个以上邻居时，它将被认为是因为人口过多将会死亡而被取走，而它如果只有1个或没有邻居，那么将会因为过于寂寞而死，所以也将被取走。同时，如果当前位置上没有棋子，而此位置周围正好有3个邻居时，那么这个位置将被放上一个新的棋子，整个游戏就按这个规则进行下去。特指明，处于边界的单元判断时认为在网格的外围存在一圈网格，但网格上认为是空白的。
从这个游戏中我们可以发现CA系统中存在两个操作对象：单元的状态和系统进化规则。其中单元状态一般可以取二值变量如0和1，其实在复杂的 CA系统中，单元状态还可以取一段连续的数据如取1到10之间（包括1和10） 的任意值。另一个，系统进化规则，其实规则是一个映射关系的有限集。而这些映射关系都是一些十分简单的进化判断约束条件，如在此游戏中就有如下的映射关系：如果某单元有棋子，而现在它有2个或3个邻居，那么这个棋子保存下来；如果某单元有棋子，而现在它有4个或4个以上邻居，那么这个棋子 被丢掉；如果某个单元有棋子，而现在它只有1个邻居，那么这个棋子也将被 丢掉；如果某个单元上没有棋子，而它却正好有3个邻居，那么在这个单元上就将放上一个新的棋子。在“生命的游戏”的这个游戏中，实际上体现了一个二维的元胞自动机的运作过程。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
