Erfolge und Probleme evolutionärer Algorithmen, induktiver logischer Programmierung und ihrer Kombination:
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| Format: | Thesis Book |
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| Published: |
Erlangen
Inst. für Informatik
2003
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| Series: | Arbeitsberichte des Instituts für Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
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ARBEITSBERICHTE DES INSTITUTS FUER INFORMATIK
FRIEDRICH-ALEXANDER-UNIVERSITAET ERLANGEN NUERNBERG BAND 36 * NUMMER 1 *
MAI 2003 GABRIELLA KOEKAI ERFOLGE UND PROBLEME EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN,
INDUKTIVER LOGISCHER PROGRAMMIERUNG UND IHRER KOMBINATION HLUHB
DARMSTADT ILLLLLLLLLLLLLLLLL 15738553 HERAUSGEBER: M. DAL CIN, R.
GERMAN, G. GOERZ, G. GREINER, U. HERZOG, F. HOFMANN, S. JABLONSKI, K.
LEEB, P. MERTENS, K. MEYER-WEGENER, H. MUELLER, H. NIEMANN, M.
PHILIPPSEN, U. RUEDE, F. SAGLIETTI, H. J. SCHNEIDER, W.
SCHROEDER-PREIKSCHAT, M. STAMMINGER, H. STOYAN, J. TEICH, H. WEDEKIND DIE
REIHE DER ARBEITSBERICHTE DES INSTITUTS FUER INFORMATIK (EHEM. INSTITUT
FUER MATHEMATISCHE MASCHINEN UND DATENVERARBEITUNG) DER UNIVERSITAET
ERLANGEN-NUERNBERG ERSCHEINT SEIT 1967. BEGRUENDET VON PROF. DR. DR. H. C.
MULT. WOLFGANG HAENDLER INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG 17 1.1
AUFGABENSTELLUNG UND LOESUNGSANSATZ 19 1.1.1 GRUNDLAGEN 19 1.1.2
ANWENDUNG EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN 20 1.1.3 DAS
MULTISTRATEGIE-LERNSYSTEM GELOG 21 1.2 INHALTSUEBERSICHT 23 1 GRUNDLAGEN
25 2 WAS IST MASCHINELLES LERNEN? 27 2.1 WAS IST MASCHINELLES LERNEN? 27
2.2 GRUNDBAUSTEINE DES MASCHINELLEN LERNENS 29 2.3
UNTERSCHEIDUNGSKRITERIEN 31 2.4 ARTEN DES MASCHINELLEN LERNENS 34 2.4.1
UEBERWACHTES LERNEN 40 2.4.2 NICHT UEBERWACHTES LERNEN 42 2.4.3 TEILWEISE
UEBERWACHTES LERNEN 43 2.5 RICHTUNGEN DES MASCHINELLEN LERNENS 44 2.5.1
EMPIRISCHES MASCHINELLES LERNEN 45 2.5.2 THEORETISCHE ANALYSE 45 2.5.3
KOGNITIVE SIMULATION DES MENSCHLICHEN LERNENS 48 2.5.4
REAL-WORLD-ANWENDUNGEN 48 2.6 GESCHICHTE 49 2.7 MASCHINELLES LERNEN
HEUTE 50 2.8 EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 51 2.8.1 EVOLUTION 52 2.8.2
EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 52 2.9 LERNEN MIT ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 53 2.10
KONZEPTLEMEN 53 2.11 INDUKTIVE LOGISCHE PROGRAMMIERUNG 54 2.12
ZUSAMMENFASSUNG 54 3 EVOLUTIONAERE ALGORITHMEN 57 3.1 GENETISCHE
ALGORITHMEN 60 3.1.1 GA DATENSTRUKTUR 60 10 INHALTSVERZEICHNIS 3.1.2 GA
MUTATION 60 3.1.3 GACROSSOVER 61 3.1.4 GA SELEKTION 63 3.1.5 ERZEUGUNG
DER NAECHSTEN GENERATION 66 3.2 GENETISCHE PROGRAMMIERUNG 67 3.2.1
GP-DATENSTRUKTUR 67 3.2.2 GP-MUTATION 68 3.2.3 GP-CROSSOVER 69 3.2.4
BEISPIEL FUER GP 70 3.3 EVOLUTIONAERE STRATEGIEN 72 3.3.1 ES-DATENSTRUKTUR
72 3.3.2 ES-MUTATION 72 3.3.3 ES-REKOMBINATION 73 3.3.4 ES-SELEKTION 74
3.3.5 ERZEUGUNG DER NEUEN GENERATION 74 3.4 AUTOMATISCHE ADAPTION DER
PARAMETER 75 3.4.1 ABSOLUTE UND EMPIRISCHE AKTUALISIERUNGSREGELN 75
3.4.2 EBENEN DER ADAPTION 76 3.5 METAEVOLUTION 77 3.5.1 MOTIVATION 77
3.5.2 FORMALE BESCHREIBUNG 78 3.6 BUILDING-BLOCKS 79 3.6.1 SCHEMATA 79
3.6.2 DAS SCHEMA-THEOREM 82 3.6.3 IRREFUEHRUNG 84 3.6.4 FRUEHE ANSAETZE 86
3.6.5 MESSY GENETISCHE ALGORITHMEN 87 3.6.6 SCHNELLE MESSY GENETISCHE
ALGORITHMEN 88 3.6.7 GENE EXPRESSION MESSY GA 88 3.6.8 ZUSAMMENHAENGE
LERNENDE GA 89 3.7 EINSATZ VON PROBLEMSPEZIFISCHEM WISSEN 91 3.8
ZUSAMMENFASSUNG 93 LERNEN MIT ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 95 4.1 AUFBAU VON
ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 95 4.2 DER ID-ALGORITHMUS 96 4.2.1 DER
ID3-ALGORITHMUS 97 4.2.2 MOEGLICHKEITEN UND BESCHRAENKUNGEN 102 4.3
PROBLEME VON ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 104 4.3.1 UEBERANPASSUNG 104 4.3.2
FEHLERREDUZIERENDES PRUNING 105 4.3.3 REGELBASIERTES PRUNING 105 4.4
ERWEITERUNG DES ID3-ALGORITHMUS 106 4.4.1 BEHANDLUNG VON FEHLERN IN DEN
ATTRIBUTWERTEN 106 4.4.2 TRAININGSDATEN MIT FEHLENDEN ATTRIBUTWERTEN 108
4.4.3 KONTINUIERLICHE ATTRIBUTWERTE 111 4.4.4 BEWERTEN DER ATTRIBUTE MIT
EINER KOSTENFUNKTION 112 INHALTS VERZEICHNIS 4.5 ZUSAMMENFASSUNG 112
KONZEPTLERNEN 113 5.1 REGELBASIERTES KONZEPTLERNEN 116 5.2
PROPOSITIONALES LERNEN 116 5.3 RELATIONALES LERNEN 120 INDUKTIVE
LOGISCHE PROGRAMMIERUNG 123 6.1 ERFORDERLICHE DEFINITIONEN UND
NOTATIONEN 124 6.2 ARTEN VON ILP-SYSTEMEN 127 6.3 ILP-ALGORITHMUS FUER
SPEZIALISIERUNG 128 6.3.1 GENERIERUNG REKURSIVER PROGRAMME 134 6.4
ILP-ALGORITHMUS FUER GENERALISIERUNG 137 6.4.1 INVERSE RESOLUTION 138
6.4.2 SPEZIFISCHSTER INVERSER RESOLVENT 140 6.5 ALLGEMEINE OPERATOREN
143 6.6 AKTUELLE FORSCHUNGSSCHWERPUNKTE 145 6.7 RELATION ZWISCHEN ILP
UND DEM LERNEN MIT ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 146 6.8 FOIL UND SEINE VARIANTEN
148 6.8.1 FOIL 148 6.8.2 AUSWAHL DES LITERAIS 151 6.8.3 ERWEITERUNGEN
DES FOIL-SYSTEMS 155 6.8.4 MFOIL 156 6.8.5 FOSSIL 158 6.9
ZUSAMMENFASSUNG 159 GRAMMATIKEN ALS BESCHREIBUNGSWERKZEUGE 161 7.1
CHOMSKY-GRAMMATIKEN 161 7.2 ATTRIBUTIERTE GRAMMATIKEN 164 7.3 LOGISCHE
GRAMMATIKEN 169 7.4 LINDENMAYER-SYSTEME UND TURTLE-GRAPHIK 171 7.4.1
DEFINITION DER LINDENMAYER-SYSTEME 172 7.4.2 PARAMETRISIERTE L-SYSTEME
174 7.4.3 CSG-PL-SYSTEME 176 7.4.4 DETERMINISTISCHE L-SYSTEME 178 7.4.5
STOCHASTISCHE L-SYSTEME 178 7.4.6 KONTEXTFREIE L-SYSTEME 179 7.4.7
KONTEXTSENSITIVE L-SYSTEME 180 7.4.8 UMGEBUNGSSENSITIVE L-SYSTEME 180
7.4.9 TURTLE-GRAPHIK 181 7.4.10 IMPLEMENTIERUNG DER L-SYSTEME 186 7.5
ZUSAMMENFASSUNG 188 4 12 INHALTSVERZEICHNIS II ANWENDUNGSBEISPIELE
EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN 190 8 GEA - DIE ALLGEMEINE EVOLUTIONAERE
PROGRAMMIER-BIBLIOTHEK 191 8.1 DAS PROBLEM DES MAXIMALEN SCHNITTS 191
8.1.1 META-ES FUER DAS PROBLEM DES MAXIMALEN SCHNITTS 193 8.2 DAS
HANDELSREISENDEN-PROBLEM 195 8.3 VERGLEICH MIT ANDEREN
PROGRAMMBIBLIOTHEKEN 196 8.3.1 SGA-C 197 8.3.2 GENESIS 198 8.3.3 GALIB
199 8.3.4 EO 200 8.3.5 DIE TESTFUNKTIONEN 201 8.3.6 DIE ERGEBNISSE DER
TESTLAEUFE 201 8.4 ZUSAMMENFASSUNG 208 9 UEBER DIE MOEGLICHKEITEN, PFLANZEN
ZU MODELLIEREN 209 9.1 ERZEUGUNG VON FRAKTALEN BILDERN 209 9.1.1
ITERIERTE FUNKTIONENSYSTEME 210 9.1.2 GENERIERUNG VON FRAKTALEN MIT
FORMELN 215 9.2 INTERAKTIVE GRAPHISCHE BAUMAUSWERTUNG 216 9.2.1
INTERAKTIVE EVOLUTION 216 9.2.2 INTERAKTIVE PFLANZENEVOLUTION 219 9.3
TEVOL: INTERAKTIVE EVOLUTION KUENSTLICHER BAEUME 233 9.3.1
SIMULATIONSERGEBNIS 236 9.3.2 EVOLUTION VON PARAMETRISCHEN
LINDENMAYER-SYSTEMEN 236 9.4 ZUSAMMENFASSUNG 238 10 DAS GREDEA-SYSTEM
241 10.1 DIE ZUCKERKRANKHEIT 241 10.2 DIE RETINA 241 10.3 DIABETISCHE
NETZHAUTERKRANKUNG 242 10.3.1 VERSCHIEDENE ARTEN DER DIABETISCHEN
RETINOPATHIE 242 10.3.2 FESTSTELLUNG UND BEHANDLUNG DER RETINOPATHIE 243
10.4 GREDEA 244 10.4.1 DER EVOLUTIONAERE PROZESS 245 10.4.2 DIE
ANFANGSPOPULATION 245 10.4.3 DIE STRUKTUR DER POPULATION 245 10.4.4 DIE
STRUKTUR DER INDIVIDUEN 247 10.4.5 DIE ES-OPERATOREN 249 10.4.6 DIE
GP-OPERATOREN 249 10.4.7 DIE BAUMOPERATIONEN 250 10.4.8 DIE GP-MUTATION
251 10.4.9 DAS GP-CROSSOVER 252 10.4.10 DIE FITNESSFUNKTION 253 10.4.11
VERGLEICH DER FITNESSFUNKTIONEN 255 10.4.12 BERECHNUNG DER FITNESS 257
10.4.13 DAS HALTEKRITERIUM 260 INHALTS VERZEICHNIS 13 10.4.14 WAHL DER
EVOLUTIONSPARAMETER 260 10.5 ERWEITERUNG FUER EINE ALLGEMEINE
BESCHREIBUNG BINAERER BILDER 261 10.5.1 KETTENCODE 261 10.5.2
GEKLAMMERTER KETTENCODE 262 10.5.3 EVOLUTION DER PARAMETER 263 10.5.4
EVOLUTION DER STRUKTUR 263 10.6 ZUSAMMENFASSUNG 266 11 ENTWICKLUNG
REDUNDANZREDUZIERTER FIR-FILTER 267 11.1 GRUNDLAGEN 268 11.1.1
FIR-FILTER 268 11.1.2 DAS REDFIR RM -SYSTEM 269 11.2
OPTIMIERUNGSSTRATEGIE 270 11.2.1 KOSTEN UND RESSOURCEN 271 11.2.2
ZERLEGUNG VON ZAHLEN 271 11.2.3 ALLGEMEINE OPTIMIERUNG DER
FILTERSTRUKTUR 275 11.2.4 REDUNDANZREDUKTION ZUR OPTIMIERUNG DER
FILTERSTRUKTUR 275 11.3 REDUNDANZREDUKTION DURCH EINSATZ EINES
GENETISCHEN ALGORITHMUS 276 11.3.1 FILTERSTRUKTUR ALS GENETISCHER CODE
276 11.3.2 ERZEUGUNG DER INITIALEN FILTERSTRUKTUR 277 11.3.3
REKOMBINATION VON FILTERSTRUKTUREN 278 11.3.4 MUTATION VON
FILTERSTRUKTUREN 280 11.3.5 NACHBEHANDLUNG DER FILTERSTRUKTUREN 281 11.4
TESTREIHEN UND INTERPRETATION DER ERGEBNISSE 281 11.4.1 QUALITATIVE
ANALYSE 281 11.4.2 FIXIERUNG DER PARAMETER NACH DEM
KOSTEN-NUTZEN-VERHAELTNIS 287 11.4.3 VERGLEICH VON PROTOTYP UND
NEUIMPLEMENTIERUNG 288 11.5 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 289 III
KOMBINATION DER EVOLUTIONAEREN ALGORITHMEN UND DER INDUKTIVEN LOGISCHEN
PROGRAMMIERUNG IN EINEM MULTISTRATEGIE-LERNSYSTEM 291 12 BISHERIGE
ARBEITEN 293 12.1 REGAL - RELATIONAL GENETIC ALGORITHM BASED LEARNER 293
12. 12. 12. .1 DATENREPRAESENTATION 294 .2 ABLAUF 295 .3 INITIALISIERUNG
296 12.1.4 OPERATOREN 296 12.1.5 FITNESSBEWERTUNG 297 12.1.6 SELEKTION
297 12.1.7 BESONDERHEITEN 297 12.1.8 ERGEBNISSE 298 12.2 DOGMA - DOMAIN
ORIENTED GENETIC MACHINE 298 12.2.1 DATENREPRAESENTATION 298 12.2.2
ABLAUF 299 12.2.3 INITIALISIERUNG 300 4 14 INHALTS VERZEICHNIS 12.2.4
OPERATOREN 300 12.2.5 FITNESSBEWERTUNG 300 12.2.6 SELEKTION 301 12.2.7
BESONDERHEITEN 301 12.2.8 ERGEBNISSE 301 12.3 LOGENPRO - THE LOGIC
GRAMMAR-BASED GENETIC PROGRAMMING SYSTEM 302 12.3.1 DATENREPRAESENTATION
302 12.3.2 ERZEUGUNG DER INITIALEN GENERATION 302 12.3.3 FITNESS 302
12.3.4 SELEKTION 302 12.3.5 OPERATOREN 302 12.3.6 EXPERIMENTE 304 12.3.7
BESONDERHEITEN 305 12.4 CONTEXT FREE GRAMMAR - GENETIC PROGRAMMING 305
12.4.1 ABLAUF 306 12.4.2 DATENREPRAESENTATION 306 12.4.3 ERZEUGUNG DER
INITIALEN GENERATION 306 12.4.4 FITNESS 307 12.4.5 SELEKTION 307 12.4.6
OPERATOREN 307 12.4.7 EXPERIMENTE 309 12.4.8 BESONDERHEITEN 309 12.5
GILP - GENETIC INDUCTIVE LOGIC PROGRAMMING 309 12.5.1
DATENREPRAESENTATION 310 12.5.2 ERZEUGUNG DER INITIALEN GENERATION 310
12.5.3 OPERATOREN 311 12.5.4 FITNESS 312 12.5.5 BESONDERHEITEN 312
12.5.6 ERGEBNISSE 312 12.6 GABIL 312 12.6.1 DATENREPRAESENTATION 313
12.6.2 ABLAUF 313 12.6.3 FITNESS 314 12.6.4 OPERATOREN 314 12.6.5
EXPERIMENTE 315 12.6.6 BESONDERHEITEN 316 12.7 ANWENDUNG VON
GLP-SYSTEMEN BEIM VERSTEHEN VON NATUERLICHEN SPRACHEN 316 12.7.1
DATENREPRAESENTATION 316 12.7.2 ABLAUF 317 12.7.3 FITNESS 318 12.7.4
BESONDERHEITEN 318 12.8 ZUSAMMENFASSUNG 318 INHALTSVERZEICHNIS 15 13 DAS
GELOG-SYSTEM 321 13.1 AUFBAU 321 13.2 ABLAUF 322 13.3
DATENREPRAESENTATION 324 13.3.1 INDIVIDUEN 324 13.3.2 HINTERGRUNDWISSEN
325 13.3.3 TRAININGSBEISPIELE 326 13.3.4 TRANSFORMATION ZWISCHEN
GENO-UND PHAENOTYP 327 13.3.5 TRANSFORMATION VON PHAENOTYP ZU GENOTYP 327
13.4 FITNESSBEWERTUNG 328 13.5 SELEKTION 329 13.6 REKOMBINATIONS- UND
MUTATIONSOPERATOREN 331 13.7 ERWEITERUNG MIT AUTOMATISCHER ADAPTION DER
PARAMETER 335 13.7.1 ERWEITERUNG DER INDIVIDUEN 335 13.7.2
ADAPTIONSSCHRANKEN 336 13.7.3 FITNESSBASIERTE ADAPTION 336 13.7.4
ERFOLGSBASIERTE ADAPTION 337 13.7.5 HISTORY-ADAPTION 338 13.8
ERWEITERUNG UM DIE METAEVOLUTION 340 13.9 ERWEITERUNG UM
BUILDING-BLOCK-TECHNIKEN 342 13.9.1 CHROMOSOMEN 342 13.9.2 MUTATION 344
13.9.3 VIELFALT 345 13.9.4 REKOMBINATION 347 13.LOERWEITERUNG UM
SEEDING-MECHANISMEN 348 13.11ZUSAMMENFASSUNG 349 14 ANWENDUNGSBEISPIELE
MIT DEM GELOG-SYSTEM 351 14.1 PILZDATENBANK 351 14.1.1 DIE ERGEBNISSE
MIT DEM GRUNDSYSTEM 353 14.1.2 DIE ERGEBNISSE BEI DEM UM
PARAMETEREVOLUTION ERWEITERTEN SYSTEM 355 14.1.3 DIE ERGEBNISSE BEI DEM
UM METAEVOLUTION ERWEITERTEN SYSTEM 358 14.2 SCHACHENDSPIEL 359 14.2.1
DIE ERGEBNISSE MIT DEM GRUNDSYSTEM 360 14.2.2 DIE ERGEBNISSE BEI DEM UM
PARAMETERADAPTION ERWEITERTEN SYSTEM 361 14.2.3 DIE ERGEBNISSE BEI DEM
UM METAEVOLUTION ERWETTERTEN SYSTEM 362 14.2.4 ERGEBNISSE MIT
TRAININGSDATEN, DIE FEHLER ENTHALTEN 364 14.2.5 DIE ERGEBNISSE MIT
REDUZIERTER TRAININGSDATENMENGE 370 14.2.6 DIE ERGEBNISSE BEI DEM UM DIE
BUILDING-BLOCK-TECHNIK ERWEITERTEN SYSTEM . 372 14.3 DISKUSSION DER
ERGEBNISSE 374 14.3.1 ERKENNUNG GIFTIGER PILZE 375 14.3.2
SCHACH-ENDSPIELPROBLEM (KRK) 376 14.3.3 VERGLEICH DER GENAUIGKEITEN 376
14.4 ZUSAMMENFASSUNG 377 4 16 INHALTSVERZEICHNIS 15 SCHLUSSBEMERKUNGEN
379 15.1 ZUSAMMENFASSUNG DER ERGEBNISSE 379 15.2 AUSBLICK 382
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 385 ALGORITHMENVERZEICHNIS 391
LITERATURVERZEICHNIS 393 STICHWORTVERZEICHNIS 421 A QUELLDATEIEN DER
DEMONSTRATIONSANWENDUNG 427 A. 1 DAS PROGRAMM MAXCUT. H 427 A.2 DAS
PROGRAMM MAXCUT. CPP 428 A.3 DAS PROGRAMM PLAINMAXCUT. CPP 429 A.4 DAS
PROGRAMMMETAMAXCUT .CPP 431 A.5 DAS PROGRAMM EVPERN. H 435 A.6 DAS
PROGRAMM EVPERN. CPP 437 A.7 DAS PROGRAMM T SP. H 441 A.8 DAS PROGRAMM T
SP. CPP 442 A.9 DAS PROGRAMMPLAINTSP.CPP 444 B DIE KONNGURATIONSDATEI
VON GELOG 447 |
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