Prírodou inšpirované algoritmy

Experimenty

Avida poskytuje množstvo výstupných súborov. Jediným spustením avidy získame množstvo dát pre štatistickú analýzu. Prvý reťazec populácie (prapredok) mal pri týchto pokusoch dĺžku 31 inštrukcií (definovaný je v súbore genebank/creature.base). Počas prvých 5000 updateov sa dĺžka dominantného jedinca (programu) výrazne zvyšovala absorbciou nových informácií. Pri 10 000 updateoch bola už väčšina informácií absorbovaná a vhodnosť sa prestala výrazne meniť. Zmena vhodnosti dominantného genotypu a priemerná dĺžka genotypu je zachytená v grafoch.

Pre porovnanie, sú pod týmito grafmi uvedené aj grafy s odlišnou mutačnou mierou. Červená farba je pre 5% a modrá pre 20% mutačnú mieru, nastaviteľnú cez COPY_MUT RATE v súbore genesis. Pri vyššej mutačnej miere sú zmeny vhodnosti aj dĺžky genotypov oveľa výraznejšie.

Grafy nižšie znázorňujú distribúciu dĺžky replikovaných genotypov v troch štádiách: do 5000; od 5001 do 10000; od 10001 do 45000 Tieto štádiá sú pre porovnanie opäť zachytené pri 5% (červená) a 20% (modrá) mutačnej miere. Ako môžete z grafov vyčítať, vyššia mutačná miera má za následok prudké zmeny v dĺžke genotypov, kým pri nižšej mutačnej miere vidieť ustaľovanie na dĺžkach okolo 31, 32.

Každé splnenie/zvládnutie úlohy je sprevádzané prudkým vzostupom energie a poklesom entropie v populácii. Energia je meraná ako neužitočnosť, alebo menejcennosť (inferiority) genotypu: nakoľko je genotyp horší ako ten genotyp, ktorý v populácii dominuje. Kvalita genotypu je daná veľkosťou jeho vhodnosti alfa.

Entrópia predstavuje mieru neusporiadanosti systému (tu je meraná vzhľadom na Shannonovu informačnú teóriu). V avide je definovaná ako pravdepodobnosť vzniku genotypu i, s pravdepodobnosťou pi=ni/N

kde ni je aktuálna početnosť tohto genotypu a N je maximálny počet reťazcov v populácii.

Podrobnejší pohľad na pokles entrópie a vzrast energie.

Nasledujúci graf znázorňuje vývoj plnenia úloh počas chodu avidy. Jednoduchšie úlohy (GET,PUT,ECHO, ...) majú hneď od začiatku pomerne veľké zastúpenie, kým ťažšie úlohy (NAND,OR,XOR, ...) sú splnené neskôr a zvládne ich oveľa menší počet programov (jedincov v populácii). Do istej miery sa tieto pomery dajú zmeniť vhodným nastavením premenných v súbore genesis, resp. bonusovaním úloh v súbore task_set.