Saturday, February 6, 2010

Genetic Algorithms with NetLogo

I wrote a GA that evolves WALL-E's waste search capabilities over some generations. The WALL-Es learned fast at the beginning but then stuck at some local maxima. Sadly, also after a few thousand generations (and some days later) no mutations got the WALL-Es out of this local maxima. I have to investigate this further...



The source code is available here and there you can download NetLogo.

Some interesting links:
  • Einfachheit setzt sich durch

    Die natürliche Selektion erzeugt nicht immer die besten Organismen, vermuten US-amerikanische Wissenschaftler. Die Forscher simulierten RNA-Moleküle und deren Evolution durch Mutation und Selektion in Computermodellen. Diese Moleküle spielen eine Schlüsselrolle bei der Übersetzung der Erbinformation in Proteine. Dabei stellten die Forscher fest, dass sich manche vorteilhaften Merkmale nicht entwickeln, weil die notwendige Kombination von Mutationen zunächst Nachteile in sich birgt und daher ausgesondert wird.


  • Die Natur ist nicht perfekt

    Denn die Natur sei mitnichten optimal aufgebaut. In der Evolution sei es schließlich nie darum gegangen, sich einem Lebensraum perfekt anzupassen, sagt Fischer. "Die Tiere mussten nur gut genug sein, um zu überleben." Im Gegenteil ist es für Lebewesen häufig ein Vorteil, nicht optimal auf nur eine ökologische Nische ausgerichtet zu sein. Je besser ein Tier nämlich an eine bestimmte Nische angepasst ist, desto spezialisierter ist es. Umweltveränderungen bereiten ihm dann aber große Schwierigkeiten.


1 comment:

  1. Today on wissenschaft.de: Evolution im Eiltempo.
    Why are my WALL-Es not that fast ;-)

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