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
