Evolution - der Schlüssel zu intelligenten Computern?
Zu Beginn der 1960er-Jahre hielt eine neue, bahnbrechende Idee Einzug in die Computerwissenschaften, die die Darwinsche Evolutionstheorie zum Vorbild nahm. Seither versteht man unter dem Begriff Evolutionary Computation das L�sen von komplexen Problemstellungen aus Wissenschaft, Technik und Wirtschaft am Computer nach dem Prinzip Survival of the Fittest.
Hierbei werden L�sungen als Ph�notypen bezeichnet, die auf Basis eines Genotypen (Konstruktionsvorschrift f�r eine L�sung) generiert und mit einer Fitness(zahl) bewertet werden, die die �berlebenswahrscheinlichkeit einer L�sung bestimmt. Viele solcher L�sungen bilden eine Population, deren Individuen �ber viele Generationen immer wieder selektiert, mutiert und rekombiniert werden.
Einfacher gesprochen wird eine gro�e Zahl von zuf�lligen L�sungen generiert, wobei die besseren �berleben und die schlechteren aussterben, was nach langer Rechenzeit (auch Tage und Wochen) zu L�sungen f�hren kann, die besser sind als sie je ein menschlicher Konstrukteur entwickelt hat.
In diesem Artikel werden die Grundz�ge von Evolution�ren Algorithmen vorgestellt und auch verwandte Teilgebiete der Computerwissenschaften pr�sentiert. Zu diesen z�hlen Particle Swarms, Ant Algorithms, Artificial Immune Systems und Artificial Neural Networks. Zur Illustration werden Anwendungsbeispiele dieser Methoden aus internationaler und eigener Forschung demonstriert und auf die Frage eingegangen, ob solche Systeme Formen von Intelligenz hervorbringen k�nnen.
Helmut A. Mayer
Last modified: Dec 31 2015