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'.