Аннотация:
Вторая часть статьи посвящена алгоритмам моделей верхнего уровня. На верхнем уровне происходят моделирование структуры клеточного автомата и собственно прогнозирование. Для обучения линейного клеточного автомата предлагается генетический алгоритм, определяющий взаимодействие клеток со всеми ближайшими соседями. Главным
достоинством представленной двухуровневой прогнозной модели на базе клеточного автомата является ее открытость, что дает возможность самоорганизации через диалоги и коммуникации.