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ten entspricht, ob also die empirisch bekannten Zustände vom Modell realisiert werden. Eine
Simulation leistet dann im Prinzip das Gleiche wie die üblichen Überprüfungen theoretischer
Modelle.
Bekannt sind die Regeln und Endzustände, gefragt ist nach möglichen Anfangszuständen. Dies
ist das Grundproblem aller evolutionären Theorien, in denen nach einem möglichen Anfang
wie z. B. der Entstehung des Lebens gefragt wird; entsprechende Probleme können sich bei
historischen Prozessen ergeben (Klüver 2002). Eine Simulation bedeutet dann, dass mögliche
Anfangszustände gesetzt werden und jeweils überprüft wird, bei welchem oder welchen An-
fangszuständen das Modell die empirisch bekannten Endzustände erreicht. Aus den obigen
Darstellungen der Attraktionsbecken wird allerdings einsichtig, dass auch erfolgreiche Simula-
tionen immer nur mögliche Lösungen liefern, da bestimmte Endzustände aus durchaus unter-
schiedlichen Anfangszuständen generiert werden könnten; auch dies Problem ist freilich nicht
gänzlich neu.
Bekannt sind schließlich bestimmte Anfangszustände und Regeln, gesucht werden zukünftige
Zustände. Damit ist das Gebiet der Prognose erreicht, das bekanntermaßen besondere Schwie-
rigkeiten aufweist. Dies gilt vor allem dann, wenn man das System als adaptives System mo-
dellieren muss; wie oben dargestellt, ergibt sich die mögliche Zukunft des Systems eben nicht
mehr einfach aus einer Variation der Zustände, sondern auch (mindestens) einer der Regeln.
Prognosen sind in diesem Fall nur noch dann möglich, wenn man gute Gründe hat anzuneh-
men, dass Regelvariationen nur im bestimmten und nicht sehr umfangreichen Maße auftreten.
Auch dafür werden wir unten bei der Analyse stochastischer hybrider Zellularautomaten ein
Beispiel geben.
Zum anderen gibt es die Möglichkeit der Steuerung bestimmter Systeme durch Simulationen.
Gefragt wird jetzt nicht mehr nach dem zukünftigen Systemverhalten im Sinne einer Prognose,
sondern nach den Möglichkeiten, das Systemverhalten zu optimieren - nach welchen Kriterien
auch immer. Gegeben sind hier bestimmte Anfangszustände sowie Regeln einschließlich be-
stimmter Steuerungsparameter. Gesucht werden jetzt die Regeln bzw. Parameterwerte, die das
System auf einen möglichst günstigen Endzustand bringen. Da dies von der Struktur her ein
klassisches Optimierungsproblem ist, bietet sich dabei gewöhnlich für den hier behandelten
Bereich die Verwendung evolutionärer Algorithmen an (siehe unten); auch bestimmte neurona-
le Netze können hier wirksam eingesetzt werden. Die Modellkonstruktion folgt dabei der Mo-
dellierungslogik für adaptive Systeme, wie sie oben dargestellt wurde; in einfachen Fällen,
wenn keine explizite Regelvariation erforderlich ist, reicht es aus, verschiedene Systemparame-
ter zu variieren.
Schließlich lassen sich bottom-up Modelle dieser Art auch für Zwecke der Diagnose einsetzen.
Bekannt sind Diagnosesysteme in Form von Expertensystemen und auch neuronalen Netzen in
Bereichen der Medizin, Technik, Spracherkennung, Auswertung von Satellitenphotos und
Vieles mehr. Allgemein gesprochen bestehen diagnostische Aufgaben gewöhnlich darin, Zu-
ordnungen spezifischer Art durchzuführen. Dies können die Zuordnungen von Symptomen zu
Krankheiten und Therapien sein, die Zuordnungen von technischen Störungen zu möglichen
Fehlerquellen und Reparaturanweisungen oder auch die Zuordnungen gesprochener Sprachein-
heiten zu schriftlichen Formulierungen bzw. zur Identifizierung einzelner Sprecher. Bottom-up
Modelle der hier dargestellten Art leisten dies dadurch, dass bestimmte Systemelemente durch
Wechselwirkungsregeln miteinander verknüpft werden, wobei die eine Kategorie von Elemen-
ten die jeweiligen Eingaben repräsentieren - z. B. Symptome - und die anderen Kategorien die
„Antworten“, also z. B. mögliche Krankheiten und ggf. Therapien. Die Eingaben fungieren
dann als Anfangszustände. Die Validität solcher diagnostischen Modelle ist dann gegeben,
wenn die durch die Eingaben induzierten Wechselwirkungen zu Endzuständen in Form von
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