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Evolutionäre Programme (EP)
Bei evolutionären Programmen (Evolutionary Programming EP), ist das Individuum eine Zustandsmaschine (finite state machine). Üblicherweise wir lediglich mit Mutationen gearbeitet. Wegen der Struktur der Zustandsmaschinen kann man verschiedene Mutationsarten unterscheiden.
Figur: Finite State Machine mit den 3 Zuständen A, B, C, zwei Inputwerten 0, 1 sowie drei Outputwerten x, y, z. Beispiel: Wird beim Anfangszustand A gestartet und lautet die Inputsequenz 00110110, so ergeben sich die Zustandsfolge AACBBACA und die Outputsequenz xxzyzyzz
Übungsaufgabe: Überlege, was alles bei Zustandsmaschinen mutiert werden kann.
Bei EP liefert die Umwelt Eingabegrössen und die Ausgabegrössen der Zustandsmaschine werden als Vorhersagen betrachtet. Das Individuum hat eine hohe Fitness, wenn seine Prognosen mit hoher Wahrscheinlichkeit zutreffen. Parameteroptimierung (Suche nach Optima in einem n-dimensionalen Parameterraum) ist damit keine typische Aufgabe für EP. Wir werden uns deshalb hier nicht weite mit EP beschäftigen.
Übungsaufgabe: Überlege, wie Zustandsmaschinen zur Erzeugung von Vektoren in einem Parameterraum und damit EP zur Lösung von Optimierungsproblemen in einem solchen Raum umfunktioniert werden könnte.