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2025 | OriginalPaper | Chapter

32. Künstliches Leben (KL) – Der Regulator Algorithmus (RGA)

Authors : Christina Klüver, Jürgen Klüver

Published in: Neue Algorithmen für praktische Probleme

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

In dieser Einleitung werden die formalen Grundlagen des Regulator Algorithmus (RGA) gezeigt, auf denen die inhaltlichen Beiträge aufbauen.

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Footnotes
1
Mit Mutation meint man die zufällige Änderung eines oder mehrerer Gene; Rekombination ist der Austausch von Teilen von Gensequenzen. Bei den evolutionären Algorithmen der KL versteht man darunter die zufällige Veränderung einzelner Komponenten der Vektoren, die Genome repräsentieren (Mutation), und den „kreuzweisen“ Austausch von Teilvektoren (Rekombination) – daher „crossover“.
 
2
Tatsächlich wird gegenwärtig sogar angenommen, dass es drei Typen von Genen gibt, wovon hier allerdings abstrahiert wird.
 
3
Damit lässt sich z. B. erklären, warum so verschiedene Organismen wie Mäuse und Menschen ungefähr die gleiche Anzahl von Genen auf der Baukastenebene haben, aber phänotypisch völlig verschieden sind. Menschen haben nämlich wesentlich mehr Regulatorgene (Moore et al. 2020).
 
4
Zur Vermeidung einer möglichen terminologischen Verwirrung: Ein einzelner Vektor bei den evolutionären Algorithmen wird wie bisher als n-dimensional bezeichnet, wenn er n Komponenten hat. Das Gesamtsystem eines evolutionären Algorithmus ist aus eindimensionalen Vektoren zusammengesetzt, wenn diese Vektoren geometrisch in einer Dimension dargestellt werden und alle miteinander kombiniert werden (können) wie beim GA. Das Gesamtsystem eines RGA dagegen besteht aus einer Population aus zweidimensionalen Einheiten wegen der Unterscheidung zwischen den beiden Ebenen „Regulation“ und „Baukasten“. Insofern besteht eine Population für einen RGA aus zweidimensionalen Elementen mit jeweils m-dimensionalen Regulatorvektoren und n-dimensionalen Baukastenvektoren.
 
5
Streng genommen gibt es sogar 128 verschiedene Kombinationsmöglichkeiten. Das kann man sich dadurch verdeutlichen, dass die genannten 7 Verknüpfungsmöglichkeiten selbst als binäre Operationen dargestellt werden – findet statt oder nicht. Das ergibt dann 27 = 128 Möglichkeiten (im Detail haben wir das in Klüver und Klüver 2016 dargestellt). Bei praktischen Anwendungen reichen jedoch gewöhnlich die sieben Grundmöglichkeiten.
 
6
Dieses Tool für Windows wurde von Marcel Mintken implementiert.
 
7
Wahrscheinlich experimentiert die Natur abwechselnd mit unterschiedlichen Möglichkeiten, da sich ja Veränderungen in der Evolution sowohl auf beiden Genebenen als auch bei den Verknüpfungen nachweisen lassen. Das müssen wir jedoch so als Hypothese stehen lassen, da es in der Literatur dazu, wie bemerkt, keine detaillierten Hinweise gibt.
 
Literature
Carroll SB (2008) Evo devo: das neue Bild der Evolution. Berlin University Press
Klüver C, Klüver J, Schmidt J (2024) Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren: Künstliche Intelligenz und Künstliches Leben. Springer Fachmedien, WiesbadenCrossRef
Metadata
Title
Künstliches Leben (KL) – Der Regulator Algorithmus (RGA)
Authors
Christina Klüver
Jürgen Klüver
Copyright Year
2025
Book
Neue Algorithmen für praktische Probleme

Print ISBN: 978-3-658-43318-5

Electronic ISBN: 978-3-658-43319-2

Copyright Year: 2025

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-43319-2_32

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