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Metakompetenzen und Kompetenzentwicklung - ABWF

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10 Imitationsschritte <strong>und</strong> 80 Mutationsschritte kommen. Programmiertechnisch<br />

ist die Mutation der Gr<strong>und</strong>schritt, der durch Selektion <strong>und</strong> Imitation unterbrochen<br />

wird.<br />

– Selektion bedeutet, dass zwei Spieler zufällig ausgewählt werden, dann<br />

wird verglichen, wie hoch die Landschaft (Güte, Wert, Norm) an ihren Positionen<br />

ist, der Spieler von der schlechteren Position geht zu dem Spieler<br />

auf der besseren Position über. Haben beide gleich gute Positionen, erfolgt<br />

keine Aktion. Durch diesen Prozess können sich Spieler bewusst verbessern,<br />

d. h. höher gelegene Teile der Landschaft besiedeln.<br />

– Imitation bedeutet, dass zwei Spieler zufällig ausgewählt werden, dann<br />

wird verglichen, wie stark ihre Positionen besiedelt sind, der Spieler von<br />

der weniger besiedelten Position geht zu dem Spieler auf der stärker besiedelten<br />

Position über. Sind beide Positionen gleich stark besetzt, erfolgt<br />

keine Aktion. Mit dieser Regel wird soziale Imitation als Nachahmung<br />

positiv besetzt. Viele Spieler auf einem Feld üben eine Anziehungskraft<br />

aus.<br />

– Mutation bedeutet, dass ein Spieler zufällig ausgewählt wird <strong>und</strong> dann zufällig<br />

ein Nachbarfeld (oben, unten, links oder rechts) zu seiner Position<br />

ausgewählt wird, auf das er sich bewegt. Mit dieser Regel wird die Erk<strong>und</strong>ung<br />

der Landschaft als lokaler Prozess modelliert. Die Mutation ist<br />

die einzige Regel, mit der neue Bereiche der Landschaft erk<strong>und</strong>et werden<br />

können (Innovation).<br />

Als eine Randbedingung bei dem begrenzten Spielfeld wurden sogenannte reflektierende<br />

Wände angenommen, d. h. würden Bewegungen aus dem Spielfeld herausführen,<br />

werden die Spieler einfach wieder zurückgesetzt. Effektiv bleiben die<br />

Spieler stehen.<br />

Mit den obigen Regeln ist ein Spiel geschaffen, das bei der evolutionären Suche<br />

dieselben Eigenschaften zeigt wie das kontinuierliche Modell. Es handelt sich dabei<br />

um eine Art zellulärer Automat, der sich von üblichen zellulären Automaten<br />

dadurch unterscheidet, dass er auch nichtlokale Prozesse bzw. Wechselwirkungen<br />

enthält (Selektion <strong>und</strong> Imitation) <strong>und</strong> dass eine Landschaft als zusätzliches Element<br />

über dem Raum definiert ist.<br />

Der Parameterraum von Evolino ist groß genug, um verschiedene Spielverläufe<br />

zu erk<strong>und</strong>en. Im Allgemeinen lässt sich sagen, dass eine relativ hohe Selektion<br />

dazu führt, dass die Gruppe immer wieder um die bereits erreichten Gipfel in der<br />

Landschaft konzentriert wird. „Ausreißer“, die den Weg zu dem nächst höheren<br />

Gipfel durch das Tal wagen, werden relativ schnell wieder eingefangen (Abbildung<br />

20, 21).<br />

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