Anton B. hat geschrieben:
Das tut sie nicht. "Ziel" in der Simulation ist es, die bestmögliche Anpassung an die "Umwelt" zu erreichen. Die Umwelt wird durch die Anpassungslandschaft modelliert, der Organismus durch seine Eigenschaften irgendwo da rein projeziert. Die Selektionsfunktion ermittelt den Anpassungsgrad von einem Elter und seinen mutierten Kindern und entscheidet für jeden Organismus aufgrund dieser 2 einfachen Werte, ob er weiter existieren soll. Die Selektionsfunktion weiß nicht, in welcher globalen Richtung das Ziel, die erwartete bestmögliche Anpassung liegt. Sie weiß nicht den genauen Ort, sie weiß nicht ob er überhaupt erreichbar ist, sie weiß außer den zwei Eingangsparametern und einigen implementierten Regeln, wie sie im Vergleich gegeneinander auszuspielen sind, rein garnichts.
Ich kann den grundsätzlichen Fehler einer Selektionsfunktion in Deiner Simulation noch immer nicht nachvollziehen.
Sorry, Anton, ich weiß nicht, ob du die konkrete Ausgestaltung einer solchen Selektionsfunktion mal gesehen hast.
Nehme das bereits erwähnte Beispiel aus Avida.
Die Organismen enthalten im Genom eine Darstellung einer logischen Funktion und man startete mit einer sehr einfachen logischen Funktion (z.B. einer UND Verknüpfung).
Die Selektionsfunktion wurde so gesaltet, dass sie besagte:
Je dichter die logische Funktion des Organismus an der gewünschten komplexen logischen Funktion war, desto mehr "Überlebenspunkte" bekam der Organismus.
Organismen mit niedrigeren Überlebenspunkten wurden von der Vermehrung ausgeschlossen.
Die Selektionsfunktion gibt konkret das Ziel der Selektion vor. Wie willst du auch anders das berechnen, was du den "Anpassungsgrad" genannt hast.
Gruß
Thomas
Gott würfelt nicht, meinte Einstein. Aber er irrte. Gott nutzt den Zufall - jeden Tag.