Beáta, Izolda, Lea
8 °C
20 °C

Evolúciós algoritmusok

2000.10.08. 16:08
Darwin és az evolúció elmélete talán még soha nem örvendett akkora népszerűségnek, mint napjainkban. Pedig a XX. századon több evolucionista divat (például a szociál-darwinizmus) végigsöpört. Igaz, azok általában csak egy-egy - a rendszer egészéből, a kontextusból kiragadott - gondolatot fejlesztettek tovább.
A "vulgár-darwinizmus" még lejjebb ment: a Mester meglátásait, érveit szlogen-szintre süllyesztő kocsmafilozófiáknak se szeri, se száma.

Legizgalmasabb terepnek, a Richard Dawkins munkásságának köszönhetően sokadik reneszánszát élő evolúciós biológia tűnik. A Dawkins műveiből kiinduló poszt-posztmodern (?) evolúció a tudomány szinte valamennyi szférájában meghatározó szerepet játszik. Hans Moravec és Kevin Warwick - egymástól eltérő - robotjövői, a mesterséges intelligencia (AI), vagy a mesterséges élet (A-Life) kutatása elképzelhetetlen nélküle.

Tény az is, hogy a számítógépes világban az evolúciós és a genetikai algoritmusok egyre nagyobb jelentőségre tesznek szert.

Az előbbi kategóriába azokat a (káosz- és komplexitás-elméletekhez szintén köthető) computeres problémamegoldó rendszereket soroljuk, melyek tervezése során az evolúció mechanizmusának számítógépes modellje a központi elem. A (nagyjából azonos) genetikus algoritmus a gépi tanulás azon modellje, mely viselkedésében a természetes evolúció folyamatát utánozza. Egy programon belül, mesterséges individuumokból álló "populációt" hozunk létre, és ezek - kompetitív, szimulált környezetben - az evolúció mechanizmusának "vetik alá magukat".

S hogy miért pont ezek az algoritmusok lehetnek sikeresek? Induljunk ki a biológiai modellből: a természetes kiválasztódáson alapuló evolúció komplex és intelligens létformákat generál. Sőt: egyre komplexebbeket és egyre intelligensebbeket. Továbbá, ellentétben a teremtés-elméletekkel, az evolúció az egyetlen olyan folyamat, mely bizonyíthatóan intelligenciát "hoz világra".

Gyakorlati alkalmazások
Az evolúciós algoritmusokat széles körben, az üzleti szférától az autógyártásig alkalmazzák. Immáron egyre több befektető jobban megbízik a szimulált evolúció "túlélőiben", mint a pénzügyi szakértőkben. A 3,7 trillió dollár tőkével rendelkező amerikai State Street Global Advisors cég vezetői a beszerzésre és az értékesítésre vonatkozó döntések meghozatalakor mind gyakrabban támaszkodnak evolúciós algoritmusokra. A Barclays Global Investors, a Fidelity és a PanAgora Asset Management úgyszintén.

A General Motorsnál az autók festésének koordinációját végzik evolúciós algoritmusok segítségével, s az esetleges színcserék (magas) költségeit mintegy ötven százalékkal csökkentik így.

A Volvo a 770 teherautó-típus gyártásánál, a hárombillió dollár tőkeerejű cement-társaság, a Cemex - a szállítás logisztikai elemeinek a kidolgozásánál - szintén evolúciós algoritmusokat használ fel.

A DNS egy genetikai program, egy, a mai emberi kapacitással utánozhatatlan, utolérhetetlen komplexitású software.

A biológiai modellen túllépve, az eddigi kísérletek eredményei alapján megállapítható, hogy az evolúciós minta némely számítógépes területen / környezetben (gépi kódok, stb.) sikerrel alkalmazható. Szinte mindig "megtalálja" a kellő formákat és folyamatokat, s teszi ezt úgy, hogy közben maximálisan ki is használja a médium nyújtotta lehetőségeket.

A rendszertervezők egyetlen megoldást se programoznak be: a megoldások a (kíméletlen) verseny és a (szüntelen) bizonyítás során fejlődnek ki. Ne ijedjünk meg: a klasszikus modell évmillióihoz viszonyítva, felgyorsított folyamatról van szó. Több ezer generáció szimulálására - a hardware-kapacitás függvényeként - órák, napok, esetleg hetek alatt kerül sor. És a bonyolult iterációs mechanizmusokon is mindössze egyszer kell végigmennünk, utána már "csak" a kifejlődött, kifinomult szabályokat alkalmazzuk.

Önszerveződő, "valahonnan" felbukkanó módszereket... Hiszen az eredményt lehetetlen előre jelezni, sokszor még a tervezők számára is teljesen meglepő. Akárcsak a processzus, melyen a "diadalmas" programok keresztülmennek. Gyakran fordul elő, hogy már száz-kétszáz iteráción vagyunk túl, és látszólag szinte semmi nem történt. Aztán hirtelen, egyik pillanatról a másikra, kikristályosodik a megoldás.

A Tierra Hálózat

Thomas Ray
Thomas Ray, amerikai biológus és a trópusi esőerdők szakértője néhány évvel ezelőtt merész vállalkozásba, a Tierra Hálózat "kiépítésébe", azaz az evolúció evolúciójának a szimulálásába fogott. Ebben a természetes organizmusok digitális megfelelői, azok számítógépes szimulációi által belakott, több mint százötven, a világhálóra csatlakozott computer alkotta cybertérben minden egyes "sejt" DNS-szerű genetikai kóddal rendelkezik.

A lények egyrészt a mesterséges és kaotikus környezet limitált tereiért, másrészt a szintén limitált energiakészletekért küzdenek meg / versengenek egymással. Közben a legprimitívebb egysejtű formákból változatos, többsejtű, több funkciót végrehajtó szervezetekké alakulnak.

A projekt egyik célja, hogy a szimuláció segítségével a veszélyeztetett esőerdők megóvására életképes modelleket dolgozzunk ki. A másik, hogy jobban megértsük a hozzávetőleg hétszázötvenmillió évvel ezelőtti, Kambrium-kori eseményeket, az evolúció robbanásszerű "begyorsulását": a többsejtű állatok megjelenését, a különböző és rendkívül változatos életformák hirtelen, előzmények nélküli elszaporodását.

Tavaszi hosszú hétvégék

Töltse az ünnepeket külföldön, London, Párizs, Róma városnézés, olasz hajóút, síelés Ausztriában.

Belföldi ajánlatok

Rengeteg gyönyörű helyet talál belföldi ajánlataink között.