und Komponenten-Technologien in der Modellierung ... - CES - KIT

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134 6 Projektbeschreibungen ein starkes Indiz dafür, dass die Konvergenz des Genetischen Algorithmus gegen diesen Punkt bereits weit fortgeschritten ist. Um Zwischenergebnisse eingehend untersuchen zu können, kann ein gestartetes Optimierungsexperiment durch Anklicken der Schaltflächen "Stop" jederzeit angehalten werden. Durch einen Klick auf "Continue" lässt sich das angehaltene Optimierungsexperiment wieder weiterführen. Die Schaltfläche "Reset" ermöglicht das Abbrechen des Optimierungsexperiments. Über die "Comparison" Schaltfläche lässt sich schließlich auch die Gesamttrajektorie darstellen und mit den Trajektorien anderer Suchverfahren vergleichen. Neben dem "Welcome Part" und "Animation Part" werden von der Animationsumgebung eine ausführliche Bedienungsanleitung, Detailinformationen über die implementierten direkten Suchverfahren sowie Verweise auf themenverwandte Seiten im World Wide Web bereitgestellt. Abb. 6.2.3: "Animation Part" der Animationsumgebung für direkte Optimierungsverfahren Dadurch, dass die von der Animationsumgebung angebotenen Optimierungsverfahren als vollständige Implementierungen vorliegen, deren Kontrollparameter beliebig eingestellt werden können, eröffnen sich vielfältige Experimentiermöglichkeiten. Um dem unerfahrenen Anwen-
6 Projektbeschreibungen 135 der den Einstieg zu erleichtern, werden von der Animationsumgebung zu jedem der angebotenen Optimierungsverfahren Kontrollparametereinstellungen vorgegeben, die sich in der Praxis bewährt haben. Davon ausgehend lassen sich Optimierungsexperimente mit selbst gewählten Kontrollparametereinstellungen durchführen, wodurch tiefgehende Einblicke in die komplexe Arbeitsweise direkter Optimierungsverfahren gewonnen werden können. Trotz der vollständigen Implementierung der Optimierungsverfahren hält sich der Ressourcenbedarf der Animationsumgebung in akzeptablen Grenzen, was eine wichtige Voraussetzung für die gewählte Realisierungsform als Java-Applet darstellt. Als solches kann die Animationsumgebung in kurzer Zeit aus dem Netz herunter geladen und auf heutigen PCs problemlos ausgeführt werden. Wie bereits erwähnt ist die Animationsumgebung zurzeit vor allem auf Anwender zugeschnitten, die den Umgang mit direkten Optimierungsverfahren erlernen wollen. Eine Neuausrichtung auf andere Zielgruppen lässt sich beispielsweise durch das Auswechseln von Testfunktionen sowie das Hinzufügen weiterer direkter Optimierungsverfahren erreichen. Änderungen dieser Art können aufgrund der objektorientierten Realisierung sowie des flexiblen auf alle Arten 5 von direkten Optimierungsverfahren ausgelegten Präsentationsmoduls auf einfache Weise vorgenommen werden. Weitere Einzelheiten zur Animationsumgebung finden sich in [Bent98], [SySz99a] und [SyBS00]. 6.3 Verteilte Simulation und Visualisierung künstlichen Lebens Das in diesem Abschnitt beschriebene Forschungsprojekt befasste sich mit dem Themenbereich "Künstliches Leben" (KL), der in den letzten Jahren auf breites Interesse gestoßen ist. Die KL-Forschung ergänzt die traditionellen biologischen Wissenschaften, die sich primär mit der Analyse kohlenstoffbasierter Organismen beschäftigen, durch den Versuch, lebensähnliches Verhalten im Computer oder anderen künstlichen Medien zu synthetisieren. Hinsichtlich der Fragestellungen und zum Teil auch der verwendeten Methoden gibt es vielfältige Überschneidungen mit Arbeiten aus dem Bereich der Robotik und künstlichen Intelligenz. In der KL-Forschung geht es allerdings weder ausschließlich um die Übertragung von Prinzipien aus biologischen Systemen in technische Domänen (Bionik), noch um die Konstruktion möglichst leistungsfähiger menschenähnlicher Roboter, die in einer künstlichen oder realen Umwelt so agieren, dass sie definierte Aufgaben möglichst erfolgreich lösen. Im Fokus steht vielmehr die Konstruktion selbständig überlebensfähiger Artefakte, parallel zur Evolution natürlicher Systeme [Daut95]. Als hochgradig interdisziplinäre Forschungsrichtung, in der sich primär die Forschungsbereiche der Biologie, der Chemie, der Physik und der Informatik vermischen, ist KL enorm facettenreich 6 . Zur grundlegenden KL-Methodik gehörten bislang Lernalgorithmen, zellulare Automaten sowie evolutionäre Algorithmen. Begünstigt durch die in den letzten Jahren enorm angestiegene Rechenleistung werden heute zunehmend auch Simulationen komplexer künstlicher 5 sowohl Punkt-zu-Punkt vorgehende als auch populationsbasierte Methoden 6 einen umfassenden Überblick über das Gesamtgebiet geben [Lang96] und [Adam98]
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