Neat AI: XOR Speziation

Inhaltsverzeichnis

🧬 Einleitung

🌱 Speziation: Der erste Schritt

🎯 Selektion von Individuen

🔍 Die Rolle der Geninnovations-IDs

📏 Die Rolle der Kompatibilitätsschwelle

📈 Anpassung der Anzahl der Arten

🤖 Komponenten und Elemente unserer Klasse

🔄 Der Speziationsprozess im Detail

🔄 Generation Null: Der Startpunkt

🧩 Vergleich von Netzwerken

📊 Übereinstimmungen und Unterschiede

🔍 Innovation-IDs und ihre Bedeutung

🔀 Der Crossover-Vorgang

🧬 Auswahl der Eltern

➰ Durchführung der Crossover-Funktion

🔢 Bestimmung der Anzahl der Nachkommen

📊 Auswirkungen auf die Artenvielfalt

📉 Risiken großer Populationen

🔄 Verwendung der angepassten Fitness

🎬 Zusammenfassung und Dank

Der Prozess der Speziation in genetischen Algorithmen

Willkommen bei Neat AI! In diesem Artikel werden wir uns mit einem entscheidenden Schritt in der Entwicklung von Algorithmen befassen: der Speziation. Diese Phase ist von entscheidender Bedeutung, da sie den Weg für die Entstehung neuer Generationen ebnet und die Vielfalt innerhalb einer Population fördert.

🧬 Einleitung

Die Speziation ist der erste Schritt im Entstehungsprozess der nächsten Generation in unserer exklusiven Ore-Lösung, die Neat und einen genetischen Algorithmus nutzt. Hier erfahren Sie, wie Individuen für ihre zugewiesene Art ausgewählt werden und welche Rolle Geninnovations-IDs dabei spielen.

🌱 Speziation: Der erste Schritt

🎯 Selektion von Individuen

Bei der Generierung der nächsten Generation wählen wir zufällig ein Mitglied aus der Bevölkerung aus und machen es zum ersten Mitglied der ersten Art. Dann vergleichen wir jedes Mitglied der Population mit diesem Netzwerk und weisen es der entsprechenden Art zu, wenn es unter einem bestimmten Schwellenwert liegt.

🔍 Die Rolle der Geninnovations-IDs

Die Geninnovations-IDs spielen eine wichtige Rolle bei der Bestimmung der Ähnlichkeit zwischen Netzwerken. Identische Verbindungen haben identische Innovations-IDs, was den Vergleich erleichtert. Wir betrachten dabei drei Hauptkriterien: überzählige Gene, disjointe Verbindungen und Gewichtsunterschiede.

📏 Die Rolle der Kompatibilitätsschwelle

Die Kompatibilitätsschwelle variiert in jeder Generation, und die Anzahl der Arten, die wir zu erstellen versuchen, stimmt nicht immer mit der tatsächlichen Anzahl der Arten überein. Dies kann Auswirkungen auf die Vielfalt und Anpassungsfähigkeit der Population haben.

📈 Anpassung der Anzahl der Arten

Im Laufe der Generationen kann es vorkommen, dass eine Art nur ein Mitglied hat. Es ist wichtig, Regeln festzulegen, um mit dieser Situation umzugehen, insbesondere im Hinblick auf den Crossover-Vorgang.

🤖 Komponenten und Elemente unserer Klasse

In einem vorherigen Video haben wir die Schlüsselelemente und -komponenten unserer Klasse betrachtet, die wir verwenden werden, um unsere Population zu erstellen. Nun konzentrieren wir uns auf den Speziationsprozess im Detail.

🔄 Der Speziationsprozess im Detail

🔄 Generation Null: Der Startpunkt

In der Nullgeneration wählen wir ein Populationselement zufällig aus und machen es zum ersten Mitglied der ersten Art. Dies dient als Referenz für den Vergleich mit anderen Mitgliedern der Population.

🧩 Vergleich von Netzwerken

Der Vergleich von Netzwerken erfolgt auf der Grundlage ihrer topologischen und gewichteten Ähnlichkeiten. Dabei berücksichtigen wir überzählige Gene, disjointe Verbindungen und durchschnittliche Gewichtsunterschiede, um die Kompatibilität zwischen Netzwerken zu bestimmen.

📊 Übereinstimmungen und Unterschiede

Identische Verbindungen haben identische Innovations-IDs, was den Vergleich erleichtert. Wir betrachten überzählige Gene, disjointe Verbindungen und Gewichtsunterschiede, um die Kompatibilität zu bestimmen.

🔍 Innovation-IDs und ihre Bedeutung

Die Innovation-IDs dienen als eindeutige Kennzeichnung für jede Verbindung in einem Netzwerk. Sie erleichtern den Vergleich zwischen Netzwerken und sind grundlegend für die Bestimmung ihrer Ähnlichkeit.

🔀 Der Crossover-Vorgang

Nachdem alle Populationselemente ihrer Arten zugewiesen wurden, ist es Zeit, die nächste Generation zu erzeugen. Dazu wählen wir zwei Eltern aus derselben Art aus und wenden die Crossover-Funktion an.

🧬 Auswahl der Eltern

Die Auswahl der Eltern erfolgt basierend auf ihrer Fitness innerhalb ihrer Art. Dabei bevorzugen wir Mitglieder mit höherer Fitness, um die Wahrscheinlichkeit erfolgreicher Nachkommen zu erhöhen.

➰ Durchführung der Crossover-Funktion

Die Crossover-Funktion kombiniert die Merkmale zweier Eltern, um neue Nachkommen zu erzeugen. Dies fördert die genetische Vielfalt und ermöglicht es der Population, sich an veränderte Umweltbedingungen anzupassen.

🔢 Bestimmung der Anzahl der Nachkommen

Die Anzahl der Nachkommen, die eine Art produzieren kann, hängt von ihrer Fitness und Größe ab. Indem wir die Fitness durch die Anzahl der Mitglieder teilen, erhalten wir die angepasste Fitness, die die Grundlage für die Berechnung der Anzahl der Nachkommen bildet.

📊 Auswirkungen auf die Artenvielfalt

Die Größe einer Art und ihre Fitness beeinflussen direkt die Vielfalt innerhalb der Population. Durch die Verwendung angepasster Fitnesswerte können wir das Wachstum dominanter Arten begrenzen und kleinen Arten die Möglichkeit geben, sich zu entwickeln.

📉 Risiken großer Populationen

Große Arten können die Vielfalt innerhalb der Population einschränken und die Anpassungsfähigkeit der Population verringern. Es ist wichtig, Mechanismen zu implementieren, um das Wachstum großer Arten zu beg