österreichische zeitschrift für ... - Universität Wien

che Regeln können somit zwanglos zu ’ Wenn-dann Regeln‘ kombiniert werden
und besitzen typischerweise die Form: Wenn ein Objekt mit den Eigenschaften
’ sehr groß‘, ’ gestreift‘, ’ knurrend‘ ’ nahe‘ erscheint (Umweltteil), dann ’ Flucht‘
(Aktionsteil). Die Architektur dieser ’ Classifier-Systeme‘ ist mehrstufig aufgebaut,
weil sich neben den einzelnen rekombinationsfähigen Regeln auch fixe und
unveränderliche ’ operative Prinzipien‘ finden, welche den Prozeß der Regel-
Kombinationen hintergründig koordinieren. 78 Bewertet werden diese Regeln
über ein ’ Evaluationsmaß‘, das sich aus insgesamt drei unterschiedlichen Bewertungen
zusammensetzt. Diese drei Bewertungsdimensionen betreffen erstens
den Grad an ’ Konkretheit‘ einer Regel – konkrete und situationsspezifische
Regeln werden allgemeineren und unspezifischen Regeln vorgezogen. Zweitens
werden Regeln nach ihrem Nutzen in der Vergangenheit bewertet. Und schließlich
wird drittens das Ausmaß an ’ Einbettung‘ oder ’ Unterstützung‘ einer Regel
durch andere Regeln bewertet. Der genaue Modus in der Entstehung des Neuen
bedient sich des ’ Crossing over‘ als Rekombinationsoperator, wodurch sich ein
Austausch der nachstehenden Art vollzieht: Der Wenn-Teil der ersten Regel
wird mit dem Dann-Part der zweiten Regel kombiniert und der Wenn-Teil der
zweiten mit dem Aktions-Teil der ersten.
(R1W R1D), (R2W R2D) → (R1W R2D), (R2W R1D)
Das Interessante an diesen ’ genetischen Algorithmen‘ in der Hollandschen Version
liegt vor allem darin, daß sich bei konkreten Anwendungen eine Transformation
eines anfänglich unspezifischen Regelsets in eine immer spezifischere
und kontextabhängige Regelmenge vollzieht. Das ’ Neue‘ entsteht mit der Zeit
rekombinativ aus dem ’ Alten‘.
Eine zweite Gruppe von Transformationsschemen liegt in Gestalt ’ evolutionsstrategischer
Modelle‘ (ES-Modelle) vor, die sich von den genetischen
Algorithmen in einigen wichtigen Punkten unterscheiden. 79 Von der Grundarchitektur
finden sich hier nicht spezifische Regeln als Bausteine, sondern beliebige
Populationen, die unterschiedlichste Bereiche repräsentieren können. Diese
Bausteine vermögen sich im Zeitablauf zu reproduzieren und werden über
ein Bündel an Eigenschaften als Vektoren reeller Zahlen ’ codiert‘. Ein zentrales
Feature stellt wiederum die Rekombination solcher Bausteine dar, die sich
im einfachsten Fall über die zufällige Variation einer Eigenschaft oder mehrerer
solcher Eigenschaften vollzieht. Und auch hier sorgen die Evaluationsmaße
dafür, daß einzelne der neuen Rekombinationen unterschiedlich bewertet wer-
78 Zu solchen höherstufigen ’ Inferenzregeln‘ und ’ operativen Prinzipien‘ vgl. Holland u. a.,
Induction, wie Anm. 24, 43–46.
79 Vgl. zur Übersicht Eberhard Schöneburg, Frank Heinzmann u. Sven Feddersen, Genetische
Algorithmen und Evolutionsstrategien. Eine Einführung in Theorie und Praxis der
simulierten Evolution, Bonn u. a. 1994.
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