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11.2.3 erwähnten Prinzip der Diskretisierung des Fitnesswertebereichs: Für ein unter-
durchschnittliches Ergebnis µ f ( t ) f ( t ) > f ( s ) des Chromosoms s gibt es keinen
Nachkommen von s in der Zwischenpopulation. Sollte s ein durchschnittliches Er-
gebnis µ f ( t ) f ( t ) f ( s ) µ f ( t )+ f ( t ) erzielen, so kommt genau ein Nach-
komme von s weiter. Wenn ein überdurchschnittliches Ergebnis f ( s ) > µ f ( t )+ f ( t )
vorliegt, dann kommen zwei Nachkommen von s in die Zwischenpopulation. Als
genetische Operatoren werden Standardmutation und Ein-Punkt-Crossover verwen-
det.
Die sich ergebenden Strategien sind Tit-for-Tat sehr ähnlich. Axelrod [1987] iden-
tifizierte die folgenden allgemeinen Muster:
Don't rock the boat. Kooperiere nach drei Kooperationen.
(C,C), (C,C), (C,C) C
Be provokable. Spiele Defekt nach plötzlichem Defekt des Gegners.
(C,C), (C,C), (C,D) D
Accept an apology. Kooperiere nach wechselseitiger Ausbeutung.
(C,C), (C,D), (D,C) C
Forget. (Sei nicht nachtragend.) Kooperiere nachdem Kooperation nach einer
Ausbeutung wiederhergestellt wurde (auch ohne Vergeltung).
(C,C), (C,D), (C,C) C
Accept a rut. (rut: fig. ausgefahrenes Gleis, alter Trott) Spiele Defekt nach drei-
maligem Defekt des Gegners.
(D,D), (D,D), (D,D) D
13.1.4 Erweiterungen
Das Gefangenendilemma kann man in verschiedener Weise erweitern, um es reali-
stischer zu machen und weitere Situationen zu erfassen. In der Praxis sind die Aus-
wirkungen von Handlungen nicht immer perfekt beobachtbar. Daher sind nicht der
genaue Zug des Gegners, sondern nur Wahrscheinlichkeiten bekannt. Oft sind mehr
als zwei Akteure beteiligt, sodass vomMehr-Personen-Gefangenendilemma gespro-
chen wird. Ebenso kann man auch die Beschreibungen der Strategien erweitern. Es
können längere Spielverläufe (also mit mehr als drei Spielen) berücksichtigt wer-
den. Die Hinzunahme einer Zufallskomponente für die Wahl des Spielzugs kann
implementiert werden, um Wahrscheinlichkeiten für die Wahl von C und D statt
eines festen Zuges zu speichern. Die Spielstrategie kann auch durch einen Moore-
Automaten oder allgemeine Programme beschriebenwerden, die dann in einem evo-
lutionären Algorithmus verändert werden.
13.2 Mehrkriterienoptimierung
In vielen Alltagsproblemen optimieren wir nicht eine einzelne Größe. Vielmehr wol-
len wir verschiedene Ziele zu einemmöglichst hohen Grad erreichen. Beispielsweise
bei der Wohnungssuche wünscht man sich
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