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Zusammenfassung und Ausblick

Die Evolution ist ein seit Beginn der menschlichen Aufzeichnungen kontrovers diskutiertes Thema, dessen Aktualität heute kaum noch zu übertreffen ist. Inzwischen werden immer mehr Beispiele der Selbstorganisation in so unterschiedlichen Bereichen wie etwa dem turbulenten Geschehen in der Wirtschaft oder aber in physikalischen Systemen fernab vom thermodynamischen Gleichgewicht gefunden. Viele Erkenntnisse über die Natur unseres Planeten sprechen dafür, daß die Evolution ebenfalls ein Selbstorganisationsprozeß ohne eine äußere dirigierende Kraft ist, der allein durch die inhärenten fundamentalen Naturgesetze zustandekommt.

Die Implementation von Evolutionsmodellen auf dem Computer ist ein neuartiger Versuch, komplizierte Dynamik mit einer einfachen Regelsammlung zu simulieren. Eine zufällige Initialisierung einer Anfangspopulation gefolgt von einer sich ständig wiederholenden Abfolge einzelner Zeitphasen sollte eine zeitliche Entwicklung des Systems ermöglichen, die durch lokale Optimierung vorangetrieben wird, ohne dabei ein vorgegebenes globales Ziel anzulaufen. Zu diesem Zweck wurden deterministische und zufällige Details der lokalen Dynamik definiert. Die deterministischen Vorgaben sind in der Festlegung der Wechselwirkungsmatrix für die Gene sowie in der Vorgabe der Anzahl von Wechselwirkungen pro Zeitschritt zu finden. Die Zufälligkeit in der Auswahl der Wechselwirkungspartner sowie in der Wahl der einzelnen Gene eines wechselwirkenden Individuums sind in Analogie zu einer gut durchmischten ,,Ursuppe``, einer abstrakten Umgebung der Individuen implementiert worden.

Einige nichttriviale Ereignisse bei dieser Art der ,,künstlichen Evolution`` zeigen eine gewisse Analogie zu bekannten Eigenschaften der natürlichen Evolution, die sich insbesondere in einem Modell mit weniger starken Selektionsdruck und mehr Zufälligkeit (Energieflußmodell) durch die ständigen, aber unregelmäßigen Wechsel der dominanten Spezies manifestiert. Einfache Sortiermodelle mit sehr starken Selektionsdruck und strenger deterministischen Regelsammlungen (Sortier- bzw. Turniermodell) haben sich dagegen als ungeeignet erwiesen, da sie zu stark zum ,,Festfahren`` in einem lokalen Optimum des Systems tendieren. Der durchmusterte Teil des Zustandsraums ist in allen durchgeführten Simulationen relativ klein, da sich nicht die allgemein gewünschte Artenvielfalt einstellte. Insbesondere in den Simulationen des Sortier- und des Turniermodells lief die Entwicklung im wesentlichen auf eine Quasispezies, eine dominante Gengruppe mit einer kleinen Beimengung von Mutanten, hinaus.

Bei der Beurteilung der biologischen Evolutionstheorien ist in Anbetracht der Unsicherheit bei zeitlichen Zuordnungen z.B. der Funde der Paläontologen natürlich eine besondere Vorsicht bei der Interpretation bzw. Bewertung geboten. Es existieren jedoch einige überzeugende Argumente und Beispiele für die von GOULD et al. propagierte Theorie der durchbrochenen Gleichgewichte, nach der sich Phasen ausgeprägter Stabilität mit Phasen relativer Instabilität abwechseln, ohne dabei ein globales Ziel anzulaufen. In diesem Zusammenhang wird häufig die Meinung vertreten, daß für die ,,Katastrophen`` in der natürlichen Evolution äußere Störeinflüsse, z.B. extraterrestrische Himmelskörper, verantworlich seien. Die im Rahmen der vorliegenden Diplomarbeit vorgestellten extrem vereinfachten Modelle geben Evidenz dafür, daß dieses Verhalten von Evolutionssystemen quasi ,,eingebaut`` ist, d.h., als Bestandteil der inneren Dynamik solcher Systeme zu interpretieren ist. Die zumindest ansatzweise auftretende Komplexität der Dynamik in den hier vorgestellten Simulationen läßt schließlich die These plausibel erscheinen, daß auch in realen Systemen mit einfachen Regelsammlungen komplexes nichttriviales Verhalten durch Selbstorganisation zustande kommen kann.

Ein naheliegendes Fazit der vorliegenden Arbeit ist die in jedem Fall ,,funktionierende`` Optimierung einer Population von wechselwirkenden Einheiten, die unter Anwendung von genetischen Algorithmen und Selektionsmechanismen simuliert wird. Das Ergebnis einer solchen Entwicklung ist jedoch in den meisten hier vorgestellten Fällen eine starke Dezimierung der Vielfalt, was diese Systeme als ungeeignet für die Simulation einer offenen Evolution erscheinen läßt. Durch Verwendung ,,natürlicher`` Selektionsmechanismen (Beispiel: Energiefluß) lassen sich zwar ,,grobe Fehler``, wie z.B. das Festfahren in einem lokalen Optimum der Fitness vermeiden, jedoch ist auch hier nur eine im Vergleich zur Gesamtzahl aller möglichen Zustände relativ kleine Gruppe von besonders geeigneten Genen in der Population ständig vertreten. Die Variabilität der lokalen Dynamik läßt sich durch Freigabe der Energieeigenschaften zwar vergrößern, verhindert jedoch nicht, daß die Evolution auch hier den Weg der relativen Artenarmut wählt.

Das weitergehende Fazit dieser Arbeit ist daher die Erkenntnis, daß mit linearisierten Wechselwirkungsmechanismen, die in dem vorliegenden Fall durch die Wechselwirkungsmatrix der Gene realisiert wurden, eine offene Evolution nur schwer zu erreichen ist. Die durch die Wechselwirkung bedingte lokale Optimierung zwingt die Population zu schnell und zu gründlich in einen Zustand, der nur aus einer Quasispezies, einem Wildtyp mit geringer Beimengung von Mutanten besteht. Es existieren beliebig viele andere Möglichkeiten für die Implementation einer Wechselwirkung, jedoch kann man nicht a priori entscheiden, welche davon ,,vernünftig`` ist. Die zusätzliche Implementation von z.B. Energiehaushaltsgenen ist eine mögliche Alternative zur völligen Veränderung der Wechselwirkung, jedoch sind damit stärkere Fluktuationen der lokalen Dynamik verbunden, die das Berechnen von Erwartungswerten für z.B. Altersverteilungen erschweren (siehe die Diskussion in Abschnitt 5.3.4).

Mit den im Rahmen dieser Diplomarbeit diskutierten Evolutionsmodellen ließen sich einige interessante Eigenschaften von Populationen ,,künstlicher Individuen`` studieren, jedoch ließ sich offenbar keine Evolution mit einer den natürlichen Systemen vergleichbaren Artenvielfalt erreichen.


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RW 2008-07-16