Virtuelle Ökosysteme: evolutionäre und genetische Programmierung im Lichte moderner Ökosystemmodellierung
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Bayreuth
BITÖK
2002
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93 |
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|---|---|
| adam_text | Titel: Virtuelle Ökosysteme
Autor: Frey, Clemens
Jahr: 2002
INHALT vü
Inhalt
Prolog v
Einleitung 1
1 Suchstrategien 3
1.1 Grundstruktur des Problems................................. 4
1.2 Bewertung von Flüssen..................................... 7
1.2.1 Kontinuierlicher Zeitbereich.............................. 7
1.2.2 Diskretisierung des Zustandsraumes........................ 8
1.2.3 Diskreter Zeitbereich.................................. 8
1.2.4 Ein Maximierungsproblem............................... 9
1.3 Lokale Suchstrategien...................................... 11
1.3.1 Zeitlokale Beschreibung................................ 11
1.3.2 Feedback......................................... 13
1.3.3 Problem der optimalen Strategie........................... 14
2 Evolution und genetische Programmierung 17
2.1 Evolutionsalgorithmen..................................... 18
2.1.1 Adaptive Systeme.................................... 18
2.1.2 Genetische Algorithmen................................ 19
2.1.3 Evolutionsstrategien.................................. 19
2.1.4 Evolutionary Programming.............................. 19
2.2 Gemeinsamkeiten und Unterschiede............................. 21
2.2.1 Generischer Ablauf................................... 22
2.2.2 Ein Experiment: Die künstliche Ameise....................... 22
2.2.3 Details: Parameter und Operatoren......................... 25
2.3 Genetische Programmierung.................................. 29
2.3.1 Evolution auf hierarchischen Strukturen...................... 29
2.3.2 Die künstliche Ameise n................................ 32
2.3.3 Ablauf und Operatoren................................. 33
2.3.4 Umsetzung von GP................................... 37
3 Evolution und virtuelle Ökosysteme 41
3.1 Individuenbasierte Ökosystemforschung.......................... 45
3.1.1 Konventionelle Modelle ................................ 46
3.1.2 Ein neues Paradigma.................................. 46
3.1.3 Spezifische Unterschiede und Chancen....................... 47
3.2 Simulation von Leben...................................... 51
3.2.1 ArtificialLife....................................... 51
3.2.2 Zelluläre Automaten.................................. 52
3.2.3 AL-Systeme........................................ 58
3.3 Artificial InteUigence - alt und neu.............................. 60
yiii________________________________INHALT________________________________
3.3.1 Soziales Lernen ..................................... 60
3.3.2 Künstliche Intelligenz und Agentensysteme.................... 62
4 Evohierte Strukturen 65
4.1 Bäume: Syntax und Semantik................................. 65
4.1.1 Gerichtete und geordnete Bäume........................... 67
4.1.2 Zulässigkeit........................................ 69
4.1.3 Auswertung........................................ 74
4.2 Ersetzungssysteme....................................... 76
4.2.1 Kontextfreie Sprachen................................. 76
4.2.2 Parse- und Syntaxbäume................................ 80
4.2.3 Parallele Ersetzungen.................................. 87
4.3 Repräsentation bestimmter Systeme............................. 92
4.3.1 Auswertung parametrisierter Bäume........................ 92
5 Spezifikation von MathEvEco 95
5.1 Typorientierte Baumgenerierung............................... 95
5.1.1 Wahrscheinlichkeitsverteilungen........................... 95
5.1.2 Alternativen der Baumgenerierung......................... 96
5.1.3 PTC2-Algorithmus.................................... 97
5.2 Genetische Operatoren..................................... 99
5.2.1 Mikromutationen.................................... 99
5.2.2 Makromutation...................................... 105
5.2.3 Crossoveroperator.................................... 106
5.3 Synthese der MATHEvEco-Systeme.............................. 107
5.3.1 Synthese als GP-System: MathEvEco-GP...................... 107
5.3.2 Synthese als AL-Systenr MathEvEco-AL...................... 109
6 Realisierung von MathEvEco 111
6.1 Eine kurze Einführung in Mathematica..........................111
6.1.1 Programmierparadigmen ...............................111
6.1.2 Ausdrücke und ihre Auswertung...........................112
6.1.3 Ersetzungs-und Transformationsregeln......................113
6.1.4 Handhabung von Mustern und Funktionen....................114
6.2 Architektur von MathEvEco.................................116
6.2.1 Funktionen des Pakets GP.m..............................117
6.2.2 Funktionen des Pakets parallelTools.m.....................119
6.2.3 Globale GP-Kontrolle..................................120
6.3 Problemspezifische Definitionen...............................121
6.3.1 Definition der zulässigen Bäume...........................123
6.3.2 Semantik und Fitnessfunktion............................126
6.3.3 Lösung des Beispielproblems.............................127
____________________________________INHALT___________________________________ix
7 Fallstudien: Evolution mit MathEvEco 131
7.1 Suchende endliche Automaten................................131
7.1.1 Problemstellung..................................... 131
7.1.2 Repräsentation der Automaten............................ 132
7.1.3 Testfunktionen...................................... 139
7.2 MATHEvEco-GP-Versuche................................... 141
7.2.1 Vergleich der Suchstrategien............................. 142
7.2.2 Suche mit und ohne Interaktion........................... 155
7.2.3 Wirkung der Koevoluüon............................... 155
7.2.4 Robustheit von Strategien............................... 156
7.3 MATHEvEco-AL-Versuche................................... 162
7.3.1 Modifikationen am Gesamtsystem..........................162
7.3.2 Automatenpopulationen................................164
Ausblick 167
A Inhalt der MathEvEco-CD-ROM 169
Anmerkungen 173
Literatur 179
Stichwörter 191
Symbole 195
Abstract jg7
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