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Allgemeine Eigenschaften von Evolutionsmodellen

Im folgenden werden einige Eigenschaften von Modellen geschildert, die ein künstliches, an der natürlichen Evolution orientiertes System einer evolvierenden Population wechselwirkender Individuen beschreiben. Ein Modell dieser Art, das natürlich nicht alle Eigenschaften der biologischen Realität widerspiegelt, sollte deterministische (durch Regeln definierte) und zufällige Anteile (Rauschen) besitzen, um die Dynamik der Evolution zu simulieren. Ein Evolutionsalgorithmus sollte außerdem nur wenige elementare Regeln beinhalten, damit ein vermeintlich komplexes Verhalten des Systems nicht allein durch eine komplizierte, von außen erzwungene Dynamik entsteht. Die Evolutionseigenschaften, wie z.B. Entstehung von Nischen, Artenvielfalt, Altersstruktur usw. sollten nicht als zwangsläufige Konsequenz duch eine Vielzahl von künstlich eingeführten Regeln, sondern durch Selbstorganisation aus einfachen Grundbestandteilen entstehen. Deshalb wird in den hier untersuchten Modellen z.B. auf die Einführung eines expliziten Orts und der damit verbundenen komplizierten räumlichen Dynamik verzichtet. Die Umgebung der Individuen ist einerseits, durch ihre gegenseitige Wechselwirkung bedingt, die Population der Individuen selbst. Andererseits modelliert der stochastische Anteil (z.B. das Auswählen von Zufallspartnern für die Wechselwirkung) eine nicht näher spezifizierte komplexe Umgebung, die aus der Sicht der Individuen zufällig erscheint. Im Kontrast zu dieser Definition stehen Evolutionsmodelle, für die nach Meinung der Autoren eine explizite räumliche Umgebung notwendig für eine erfolgreiche Evolution ist (siehe [62] und [52]).

Um eine zeitliche Entwicklung einer evolvierenden Population zu ermöglichen, sind im wesentlichen die Regeln für die konkrete Wechselwirkung und ein Reproduktionsschema für die Individuen festzulegen. Im Gegensatz zu parallelen Modellen, in denen diese Prozesse alle zur selben Zeit stattfinden, ist in diskreten seriellen Modellen eine Reihenfolge der Einzelprozesse zu definieren. Dabei ist natürlich zu beachten, daß durch diese Reihenfolge keine ungewollten Zwänge entstehen, die eine Verzerrung der Dynamik bewirken. Zu Beginn einer Simulation muß das System initialisiert werden, d.h. ein Anfangszustand der Population erzeugt werden. Danach ist die zeitliche Entwicklung der Population in diskreten Modellen durch die ständige Wiederholung von einzelnen Phasen gegeben. Die Grundlagen des so definierten Evolutions-Algorithmus orientieren sich an den Überlegungen von LANGTON [42], die im folgenden Abschnitt vorgestellt werden.


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RW 2008-07-16