Lektion 5: Genetische Algorithmen
Hallo zusammen
Die Konzepte von Evolution und Anpassung
sind in komplexen Systemen überall gegenwärtig.
Wie wir in den nächsten Lektionen sehen werden
sind die Mechanismen der Darwin'schen natürlichen Selektion
nicht nur für biologische Organismen relevant,
sondern erweisen sich als ebenso zentral für soziale und technologische Systeme
Computerwissenschaftler sind daran interessiert
Biologie zu simulieren
- seit es Computer überhaupt gibt.
In dieser Lektion behandle ich einen Ansatz zu biologisch-inspirierter
Berechnung, bezeichnet als Genetische Algorithmen.
Diese Algorithmen
wurden ursprünglich entwickelt als eine Möglichkeit der Modellierung von
Evolution und Anpassung - disziplinübergreifend.
Aber sie haben sich ebenfalls
als äusserst erfolgreiche Methoden der künstlichen Intelligenz erwiesen.
Ein Weg Programme oder andere rechnergenerierte Objekte
entstehen zu lassen, ohne diese selbst zu entwickeln
Manchmal sind die Ergebnisse dieser Algorithmen
sehr überraschend.
Sie kommen zu Ergebnissen an die kein Mensch gedacht hätte.
Und manchmal sind die Lösungen, die sie erzielen
erfolgreicher als jene, die von Menschen konzipiert wurden.
In dieser Lektion behandle ich, wie Genetische Algorithmen funktionieren und
wie sie in der realen Welt eingesetzt werden.
Lektion 5.1.: Einführung
Lassen Sie mich beginnen
indem ich die Grundlagen der Evolution durch natürliche Auslese skizziere.
Erstens, Organismen übernehmen die
Charakteristika ihrer Eltern.
Die Merkmale werden mit einigen Variationen weitervererbt,
via Mutation und sexueller Neukombination.
und anderen variationsgenerierenden Mechanismen
Jedoch aufgrund der Wettbewerbs um begrenzte Ressourcen
tendieren die Organismen, die am besten an die Umwelt angepasst sind, dazu
die meisten Nachkommen zu erzeugen.
Dies war Darwin's Einsicht in
die Idee der natürlichen Selektion: Selektion ist bedingt durch Wettbewerb
die dadurch erzeugten Eigenschaften der angepassten Individuen
verbreiten sich in der Population
Bereits frühzeitig, sahen Computerwissenschaftler - inspiriert durch die Biologie -
dass dies alles geschehen kann,
nicht nur in der Natur, sondern auch im Inneren von Computern,
wo Computer-Organismen, wie Programme, könnten die Rolle von
biologischen Organismen spielen, und sich via der Darwin'schen Evolution weiterentwickeln
Einer der ersten Personen, die diese Idee im Detail entwickelt haben
war der Computerwissenschaftler John Holland.
von der Universität in Michigan, der in den 60er und 70er Jahren
die Idee der Genetischen Algorithmen entwickelt hat
Auch bekannt als GAs.
Holland führte den Begriff der GAs in seinem Buch
"Adaption in Natural and Artificial Systems" ein, welches in 1975 publiziert wurde.
Dieses Buch präsentierte ein mathematisches Grundgerüst
für das Verstehen von Anpassung auf sehr allgemeine
Art und Weise.
Eine Weise, die jenseits von
biologischer Anpassung war, und die
soziale, technologische und künstliche Anpassung von Computern mit umfasste.
Der letzte Teil führte zur Entwicklung
von Genetischen Algorithmen sowie deren nachfolgende Anwendung in vielen
in vielen realen Problemen.
Hier sind einige Beispiele von Anwendungen in real-existierenden Problemen.
Dies ist um eine Idee der Diversität der Anwendungen zu vermitteln ...
GAs sind verwendet worden um Teile von Flugzeugen zu konzipieren,
von GE und Boeing.
Auch die NASA
hat Antennen für Raumfahrzeuge damit konzipiert.
John Deer & Company haben Genetische Algorithmen verwendet um Montagebandplanung zu optimieren
Sie wurden bei verschiedenen Unternehmen in automatisierter
Medikamenten-Entwicklung eingesetzt.
GAs sind eingesetzt worden um Betrug bei Kreditkarten- und Finanztransaktionen zu entdecken
Sie wurden verwendet um Programme für die automatische
Analyse von Satellitenbildern, in Los Alamos.
Und sie wurden verwendet für
das Generieren realistischer Computer-Animationen - in verschiedenen Filmen,
wie in 'Herr der Ringe' und 'Troja'.