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3.6.4 Ein Vergleich zwischen GA und RGA
Der RGA ist, wie bereits bemerkt, ein neues System, dessen Möglichkeiten von uns noch sys-
tematisch erforscht werden. Deswegen lassen sich gegenwärtig nur sehr vorläufige Hinweise
zu seinen grundsätzlichen Eigenschaften, sprich Optimierungsverhalten, geben. Um Ihnen
jedoch eine erste Verdeutlichung der Operationen mit einem RGA zu geben, kommen wir noch
einmal auf das in 3.4 angesprochene kleine Beispiel zurück, nämlich die „Optimierung“ von
binär codierten Vektoren; diese sollen am Ende möglichst viele Komponenten mit 1, im besten
Fall nur noch Werte mit 1, enthalten. Zur besseren Visualisierung wählten wir Baukastenvekto-
ren mit jeweils 100 Komponenten, die zufällig generiert werden.
Für dies kleine Problem sahen wir vor, dass nur die Steuervektoren variiert werden sollen, die
ebenfalls binär codiert sind. Bei den Experimenten wurden einmal 10 Regulatorgene verwendet
und beim zweiten Experiment nur noch 3. Die Verknüpfungen wurden ebenfalls zufällig gene-
riert, wobei natürlich vorgesehen ist, dass zu jedem Baukastengen auch tatsächlich ein Steuer-
gen vorhanden ist, das das Baukastengen ein- bzw. abschaltet. Die Größe der Population be-
trägt 50.
Zum Vergleich wurde zusätzlich ein GA mit der gleichen Population eingesetzt, wobei der GA
natürlich nur auf den Baukastenvektoren operiert. In den Vergleichsexperimenten erhielten der
RGA und der GA jeweils die gleiche Anfangspopulation. Eine derartige Anfangspopulation
zeigt Bild 3-16; jede Zeile auf dem Bild ist ein Baukastenvektor. Dabei haben die weißen
Komponenten den Wert 1, die dunklen dann natürlich den Wert 0. Eine vollständigere Über-
sicht der verschiedenen Experimente zeigt das entsprechende Video; dort finden Sie auch die
jeweiligen Optimierungskurven und die Angabe der jeweils erforderlichen Iterierungen.
Bild 3-16a Anfangspopulation des RGA: Regulatorgene 20
20 Die Implementation dieser RGA-Version erfolgte durch David Pachula.
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