Arbeitsbereich Angewandte und
Sozialorientierte Informatik

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Genetische Entwicklung hierarchischer Klassifikatoren beim Wabenbau sozialer Insekten

Marius Zirngibl

Dienstag, 14. Juli 2009, 14 Uhr ct, D-220

Der Nestbau staatenbildender Wespen gilt als ein Beispiel natürlich vorkommmender selbstorganisierender Prozesse.Das einzelne Individuum arbeitet nach einfachen, genetisch evolvierten lokalen Regeln, die in ihrer Gesamtheit eineStruktur entstehen lassen, die trotz fehlender zentraler Koordination den Anforderungen von Brutpflege, Vorratshaltung und Schutz gegen Feinde bei veränderlichen Umweltbedingungen entsprechen.

Im Rahmen der Arbeit soll ein vom realen Nestbau abstrahiertes Simulationsmodell entwickelt werden, welches einen Schwarm adaptiver Agenten als lernendes klassifizierendes System implementiert, der eine Struktur aus hexagonalen Einzelbausteinen zusammensetzen kann.Das Bauverhalten der Agenten wird dabei durch einfache lokal definierte Regeln (Klassifikatoren) bestimmt, welche durch Feedback aus der Simulationsumgebung an das erwünschte Verhalten angepasst werden. Hierbei soll es mehrere hierarchisch geordnete Sätze von Klassifikatoren geben, die das Verhalten der Agenten in unterschiedlichen Phasen der Simulation steuern.