非同期セル・オートマトン
しばしば、セル・オートマトンのようなモデルは現実に作用しているプロセスの理解を助けるために使われる。単純化されたモデルをつくることによって、新しい洞察を得ることができる。モデル化されつつあるものを適切に記述するためにそれらのモデルはどのくらい単純化されているべきなのかが常に問題になる。非同期のモデルはそのモデルに更なるレベルのリアリズムをもたらす。上記のすべてのスキームは現実のなかでそれぞれの位置を占める。ランダム独立スキームはソーシャル・ネットワークやコンピュータネットワークにおける通信をモデル化するのに適当かもしれない。自己クロックスキームは昆虫のコロニーをモデル化するのに適当かもしれない。また、自己同期スキームは neural tissue に適用できるかもしれない。
(1) 各タイムステップにおいて 1 個のブロックがランダムに選択されて置換され、(2) 各タイムステップにおいて 1 個のブロックがランダムに選択されるが置換されず、(3) 各タイムステップにおいて 1 個のブロックが固定的な更新順序に従って選択される。
様々な型の非同期更新があり、様々な著者が様々なやり方でそれらを記述している。下図に示すスキームは次の通りである (Cornforth et al. 2005)。
同期スキーム - 全セルがタイムステップごとに並列に更新される。これが従来のモデルであり、比較のために記述している。
ランダム独立スキーム - 各タイムステップに 1 個のセルがランダムに選択されて更新される。
ランダム順序スキーム - 各タイムステップに全ノードがランダムな順序で更新される。
周期的スキーム - 各タイムステップに 1 個のノードが固定の更新順序に従って選択される。この順序はモデルの初期化時にランダムに決められる。
自己クロック (self-clocked) スキーム - 各セルは独立なタイマーを持ち、その周期とフェーズとはランダムに初期化される。その 1 周期が終わると、セルは更新されてタイマーがリセットされる。更新は自律的に起こり、異なるセルについては異なるレートで進行する。
自己同期 (self-sync) スキーム - 自己クロック・スキームと同様に、しかしタイマーのフェーズは近傍のセルとの局所的な結合によって影響され、そのために局所的な同期が実現される。
下記の時刻と状態との関係図は、他のパラメタが変化しないときの、セル・オートマトンのモデルの更新スキームの変化に起因する違いを示す。使用する規則 30 は各図に共通である。