E2-08Fo5 - Bionik TU

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Ingo Rechenberg
PowerPoint-Folien zur 5. Vorlesung „Evolutionsstrategie II“
Genetische Algorithmen versus Evolutionsstrategie
Imitation der Ursache und Imitation der Wirkung
Weiterverwendung nur unter
Angabe der Quelle gestattet
Hans-Joachim Bremermann
1960er Jahre
1960er Jahre
Zur Geschichte
Biologische Evolution
als Vorlage für einen
Optimierungsalgorithmus
John Henry Holland
1970er Jahre
Genetische Algorithmen
Imitation der Ursache
statt
Imitation der Wirkung
Information
Realisation
Konstruktionszeichnung – Realisation
Gestern
0100011011110010110
010111100101011...
Konstruktionszeichnung – Realisation
Heute
Maschinenelemente
Bausteine der
Realisation in
der Technik
Aminosäuren
Bausteine der
Realisation in
der Biologie
Bausteine der Realisation (Aminosäuren)
Phenylalanin
Leucin
Isoleucin
Methionin
Valin
Serin
Prolin
Threonin
Alanin
Tyrosin
Histidin
Glutamin
Asparagin
Lysin
Asparaginsäure
Glutaminsäure
Cystein
Tryptophan
Arginin
Glycin
Phe
Leu
Ile
Met
Val
Ser
Pro
Thr
Ala
Tyr
His
Gln
Asn
Lys
Asp
Glu
Cys
Try
Arg
Gly
Bausteine der Information
(Nukleotidbasen)
Adenin
A
Thymin
T
Guanin
G
Cytosin
C
Der Genetische DNA-Code
A=Adenin
T=Thymin
G=Guanin
C=Cytosin
1. Nukleotidbase
T
C
A
G
TAT
TTT
TCT
Tyr TGT Cys T
Phe
TTC
TCC Ser TAC
TGC
C
T
TAA Stopp TGA Stopp A
TTA Leu TCA
TAG
TTG
TCG
TGG Trp G
T
CTT
CGT
CCT
CAT
His
CTC
CGC Arg C
Leu CCC Pro CAC
C
A
CTA
CGA
CCA
CAA
Gln
G
CTG
CGG
CCG
CAG
T
ATT
ACT
AAT
AGT
Asn
Ser
C
ATC Ile ACC Thr AAC
AGC
A
ATA
ACA
AAA
AGA Arg A
Lys
Met ACG
G
ATG start
AAG
AGG
T
GGT
GCT
GAT
GTT
Asp
GGC Gly C
GCC Ala GAC
GTC
Val
G
A
GCA
GAA Glu GGA
GTA
G
GGG
GCG
GAG
GTG
3. Nukleotidbase
2. Nukleotidbase
Realisierung einer technischen Konstruktionszeichnung
DNA
t RNA
Ser
m RNA
Thr
Leu
Ala
Val
Ser
Leu
His
Gly
Arg
Thr
Ribosom
Ser
Leu
Thr
Realisierung einer genetischen Konstruktionsanweisung
DNA
t RNA
Ser
m RNA
Thr
Leu
Ala
Val
Ser
Leu
His
Gly
Arg
Thr
Realisierung der genetischen Information
Nukleotidbasentriplett
T
Übersetzung eines
DNA-Worts in die
Aminosäure-Bedeutung
C
A
Nach dem genetischen Code
zugeordnete Aminosäure
DNA
t RNA
Ser
m RNA
Thr
Leu
Ala
Val
Ser
Leu
His
Gly
Arg
Thr
Ribosom
Ser
Leu
Thr
Realisierung der genetischen Information
A
Funktion der Form in
Technik und Biologie
Auftriebsprofil
Molekülkescher
Man stelle sich die 20 Aminosäuren als 20 verschiedene Winkelstücke
vor, die zu einer Gelenkkette aneinandergekoppelt werden können.
A20
A19
A19
A19
A20
Aufbau einer Gelenkkette
mit Rechteckaussparung
142
242
12
122
14
Gelenkwinkel
5
13
3
3
341
20
Quaternäre Kodierung
Von der quaternären Kodierung in der Biologie mit den
vier Symbolen T, C, A, G
T T T → Phenylalanin
T T C → Phenylalanin
T T A → Leucin
G G G → Glycin
zur binären Kodierung der genetische Algorithmen mit
den Symbolen 0, 1
00000 → 0 - Grad-Winkel
00001 → 1- Grad-Winkel
00010 → 2- Grad-Winkel
1 1 1 1 → 31-Grad-Winkel
Crossing over
der Chromosomen
Vorbild für den
genetischen Algorithmus
+
10001100100010011011
10101110101011011011
GA-Operation
10001110101010011011
10101100100011011011
Normieren Runden
0
1
0
1
1101
1000
1000
0011
Q
2
130,58
1
2
576 241,97
2
64 820,22
0
2
361 191,23
1
169
Σ 1170
0
1
1
1
1100
1001
1011
000
10
Σ4
0
1
1
1
1
1
1
0
1
0
0
0
01
01100

00
11001
Rek
00
11011

11
10000
Σ4
Q
144
625
729
Genetischer Algorithmus
256
324
1754
Σ 1822
selten: Mutation !
Was nutzt es, wenn wir die
informationsverarbeitenden
Regeln des genetischen Systems
gewissenhaft in die Technik
transferieren, wenn in beiden
Welten verschieden „gezählt“ wird.
19
+ 16
25
X I X
+ VI I
X VII I
Ars addendi
Die Zahl 2006
Im monoton steigenden Dezimal-Stellenwert-Code
2006 = 2·103 + 0·102 + 0·101 + 6·100
Im monoton steigenden Binär-Stellenwert-Code
11111010110 = 1·210 + 1·29 + 1·28 + 1·27 + 1·26 + 0·25 + 1·24
+ 0·23 + 1·22 + 1·21 + 0·20
In einem alternierenden Binär-Stellenwert-Code
10111110110 = 1·210 + 0·20 + 1·29 + 1·21 + 1·28 + 1·22 + 1·27
+ 0·23 + 1·26 + 1·24 + 0·25
GA
Zerstörung einer
starken Kausalität
Code-Welten = Knitterwelten
1
2
3
Stab 1 ist eintausendzweiundzwanzig
Millimeter lang
Stab 2 ist eintausenddreiundzwanzig
Millimeter lang
Stab 3 ist eintausendvierundzwanzig
Millimeter lang
Stab 1 = 1022 mm
Stab 1 = 01111111110 mm
Stab 2 = 1023 mm
Stab 2 = 01111111111 mm
Stab 3 = 1024 mm
Stab 3 = 10000000000 mm
0 0000
1 0001
2 0011
3 0010
4 0110
5 0111
6 0101
7 0100
8 1100
9 1101
10 1111
11 1110
12 1010
13 1011
14 1001
15 1000
Gray-Code
Knitterärmerer Code
0 0000 Binär-Code
1 0001
2 0010
3 0011
4 0100
5 0101
6 0110
7 0111
8 1000
9 1001
10 1010
11 1011
12 1100
13 1101
14 1110
15 1111
Zum Schema-Theorem des GA
a 10101100100011011011
b 10101100100011011011
Das in a zusammen liegende 110 - Muster reichert sich
in der Population eher an als das gleiche Muster in b
Interpretation der „Einstellarbeit“ an der Zeichenkette
als Schrittweitenregelung für den GA*
Hoher Stellenwert
Mittlerer Stellenwert
Niedriger Stellenwert
irrelevant
fertig
in Arbeit
in Arbeit
in Arbeit
in Arbeit
101000110110111110001001100101
B I N Ä R E
Z E I C H E N K E T T E
*) Doch Zerstörung der Grob-Fein-Einstellarbeit an den Code -“Knitterstellen“ !
GA
If Then Else
Die genetische
Programmierung (GP)
versucht, neue
funktionsfähige
Progammstrukturen
durch Kreuzen von
Programmteilen zu
erzeugen und die
besseren Programme
dann zu selektieren
>
x y
=
x *
=
x *
2 y y y
*
+
* 2 y 2
x y
If Then Else
>
x y
=
x *
2 y
=
x +
* 2
x y
-
*
*
-
y y y 2
GP
Beispiel für die Lösung eines Farb-Einstellproblems
durch Kreuzung (Crossing over) und Selektion
Mannigfaltigkeit der
Farb-Kombinationen
. . .
6 Positionen (Variablen) mit je 5
Schaltstufen (Farben: schwarz,
blau, rot, grün, gold) ergeben 5 6
=15625 mögliche Kombinationen
Gesucht ist die Kombination
SCHWARZ- ROT-GOLD
durch Anwendung der
Operationen „Crossingover“ und „Selektion“
Dominanz
des
Merkmals
Vermehrung, Kreuzung, Selektion
1. Grobe
Anpassung
Dominanz
des
Merkmals
Vermehrung, Kreuzung, Selektion
2. Verfeinerte
Anpassung
Dominanz
des
Merkmals
Vermehrung, Kreuzung, Selektion
2. Der letzte
Schliff
Genetische Algorithmen imitieren die Ursache
Evolutionsstrategien imitieren die Wirkung
im biologischen Vererbungsgeschehen
Ende
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