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Eine neuere Entwicklung im Bereich der Theoretischen Biologie ist die Erforschung evolutionarer Prozesse Ausbreitung und Verteilung von Verhaltensmustern in Tierpopulationen durch naturliche Selektion Ausbreitung von Infektionen mit Methoden und Modellen der Spieltheorie Die evolutionare Spieltheorie untersucht die zeitliche und oder raumliche Entwicklung verschiedener Phanotypen einer Population Die Phanotypen wirken im standigen Wechsel aufeinander ein und setzen dabei verschiedene Strategien ein z B bei Futtersuche oder Revierkampfen Die eingesetzten Strategien entscheiden uber eine Verbesserung oder Verschlechterung der Fitness der einzelnen Phanotypen im Lauf der Zeit Die Veranderung der Fitness der einzelnen Phanotypen beeinflusst wiederum ihre Verbreitung innerhalb der Population ihre Haufigkeit Die Bahnkurven der zeitlichen Entwicklung der einzelnen Phanotypen konnen verschiedene Attraktoren haben Phanotypen konnen aussterben aber auch Koexistenz ist moglich Pionierarbeit wurden von John Maynard Smith und George R Price sowie Robert Axelrod geleistet Motiviert wurde dieser Ansatz u a durch die in vielen Tierpopulationen gemachte Beobachtung dass selbst schwer bewaffnete Tiere in Revier und Paarungskampfen ihre Waffen nur in den seltensten Fallen einsetzen um einen Rivalen todlich zu verletzen In der alteren biologischen Forschung z B Thomas Henry Huxley Konrad Lorenz wurden diese Phanomene noch durch das Prinzip der Erhaltung der eigenen Art erklart das friedliches Verhalten gegenuber Rivalen der eigenen Art postulierte Von dieser Erklarung ist man in den letzten Jahren abgeruckt Es wurde in mehreren Arbeiten gezeigt dass spieltheoretische Uberlegungen helfen konnen die oben angesprochenen Phanomene zu erklaren Dabei ist die Ubertragung spieltheoretischer Konzepte auf die Erklarung biologischer Phanomene nicht unumstritten da spieltheoretische Konzepte zunachst fur die Interaktion von bewusst handelnden Individuen entwickelt wurden Aus diesem Grunde verweisen manche Spieltheoretiker die Theorie der evolutionaren Spiele aus dem Bereich der Spieltheorie im engeren Sinne Inhaltsverzeichnis 1 Untersuchungsfelder 2 Modelle 2 1 Beschreibung der Dynamik mit Replikatorgleichungen 3 Bedeutung 4 Beispiel 5 Siehe auch 6 LiteraturUntersuchungsfelder BearbeitenDie Populationsdynamik von Strategien und Verhaltensmustern Das Auftreten von evolutionar stabilen Strategien ESS Modelle BearbeitenDie evolutionaren Theoriemodelle weichen von der klassischen Spieltheorie in mehreren Grundannahmen deutlich ab Der klassische Ansatz unterstellt z B rationale Auswahl der Strategien und vollstandige Information der Spieler Diese Annahmen werden in der evolutionaren Spieltheorie nicht gemacht In der evolutionaren Spieltheorie suchen die Spieler keine Losung Diejenigen die eine weniger erfolgreiche Strategie haben scheiden ganz einfach aus der Population im Laufe der Zeit aus Dies bedeutet dass diese Theorie mit einem extrem beschrankt rationalen Entscheidungsverhalten startet Es bleibt jedoch insofern rational als der Anteil von Spielern mit einer erfolgreichen Strategie wachst Die Rationalitatslosung ergibt sich somit nicht aus der Voraussicht rationaler Akteure sondern ist Folge eines Selektionsmechanismus Dies kann als Lernen interpretiert werden Dieses Lernen findet dann aber auf der Ebene der gesamten Population der Spieler statt Uber das Lernen eines bestimmten Spielers werden dabei jedoch keine Aussagen getroffen Auch die bewusste Wahl einer Strategie in dem Wissen um Interaktion mit anderen Spielern steht in der evolutionaren Spieltheorie ganz im Hintergrund Stattdessen haben die Spieler im evolutionaren Kontext automatenhaft bestimmte Verhaltensmuster und die zentrale Frage zielt darauf ab welche Verhaltensmuster in welchem Ausmass im Spiel uberleben und welche neuen Verhaltensmuster Strategien in das Spiel erfolgreich eindringen konnen Beschreibung der Dynamik mit Replikatorgleichungen Bearbeiten Im Basismodell der evolutionaren Spieltheorie wird die zeitliche Entwicklung von n Phanotypen Replikatorspezies mit Replikatorgleichungen beschrieben x i x i f i F 1 i n displaystyle dot x i x i f i Phi 1 leq i leq n nbsp Die Wachstumsgeschwindigkeit x i displaystyle dot x i nbsp des Phanotyps i hangt ab von der relativen Haufigkeit x i displaystyle x i nbsp des Phanotyps i displaystyle i nbsp innerhalb einer Population der Fitness f i displaystyle f i nbsp des Phanotyps i displaystyle i nbsp und der mittleren Fitness F displaystyle Phi nbsp der PopulationIst die Fitness f i displaystyle f i nbsp eines Phanotyps i grosser als die mittlere Fitness f i gt F displaystyle f i gt Phi nbsp so nimmt die relative Haufigkeit des Phanotyps in der Population zu genauso gross wie die mittlere Fitness f i F 0 displaystyle f i Phi 0 nbsp so andert sich die relative Haufigkeit nicht kleiner als die mittlere Fitness f i lt F displaystyle f i lt Phi nbsp so nimmt die relative Haufigkeit ab Die Population wird durch den Vektor der relativen Haufigkeiten der einzelnen Phanotypen x x 1 x n displaystyle x x 1 ldots x n nbsp beschrieben x i 0 1 displaystyle x i in 0 1 nbsp die Population sei konstant es gilt also i 1 n x i 1 displaystyle sum i 1 n x i 1 nbsp Die Interaktion der Phanotypen im Modell jeder Phanotyp reprasentiert eine Strategie wird durch eine Auszahlungsmatrix A a 11 a 1 n a n 1 a n n displaystyle A begin bmatrix a 11 amp cdots amp a 1n vdots amp ddots amp vdots a n1 amp cdots amp a nn end bmatrix nbsp modelliert Treffen zwei Phanotypen 1 i j n displaystyle 1 leq i j leq n nbsp aufeinander so verandert der Phanotyp i displaystyle i nbsp seine Fitness um den Wert a i j displaystyle a ij nbsp und der Phanotyp j displaystyle j nbsp um den Wert a j i displaystyle a ji nbsp Die Gesamtfitness f i displaystyle f i nbsp des Phanotyps i displaystyle i nbsp ist dann f i j 1 n x j a i j displaystyle f i sum j 1 n x j a ij nbsp Die Selektion eines Phanotyps ausgedruckt als seine relative Haufigkeit ist also abhangig von der Haufigkeit aller anderen Phanotypen innerhalb der Population Die mittlere Fitness ist F i 1 n x i f i displaystyle Phi sum i 1 n x i f i nbsp Bedeutung BearbeitenIn letzter Zeit spielen Argumente der evolutionaren Spieltheorie eine immer grossere Rolle bei der Modellierung des Lernens in Spielen Hier ist es insbesondere der Aspekt der beschrankten Rationalitat von Spielern der die Ubernahme von Elementen evolutionarer spieltheoretischer Modelle reizvoll macht Die evolutionare Spieltheorie ist also auf keinen Fall auf die Beschreibung biologischer Phanomene beschrankt sie durchdringt in zunehmender Weise auch Gebiete der Spieltheorie die zwar bewusst handelnde aber nicht immer vollstandig rationale Spieler zum Gegenstand haben Beispiel BearbeitenEines der beruhmtesten Beispiele fur evolutionsstabile Strategien ist das Falke Taube Spiel Das Falke Taube Spiel modelliert den Wettkampf um eine Ressource Revier Partner Nistplatz Der Name des Spieles ist jedoch irrefuhrend Es geht hier nicht um die Auseinandersetzung zwischen zwei verschiedenen Tierarten sondern die Namen Falke und Taube stehen stattdessen fur zwei Verhaltensweisen welche die Tiere einer Art in einem Wettkampf benutzen konnen Taube friedliche Verhaltensweise Falke aggressive VerhaltensweiseDie Frage ist dann welche dieser Verhaltensweisen sich in einer Population durchsetzen wird oder ob beide neben und miteinander existieren konnen Siehe auch BearbeitenConways Spiel des Lebens und die zellulare Automatentheorie Evolutionare AlgorithmenLiteratur BearbeitenSmith John Maynard Evolution and the Theory of Games 1982 Axelrod Robert Die Evolution der Kooperation 1985 Sigmund Karl Games of Life 1993 Sigmund Karl The Calculus of Selfishness 2010 Nowak Martin Evolutionary Dynamics 2006 Nowak Martin Highfield Roger Super Cooperators 2011 Abgerufen von https de wikipedia org w index php title Evolutionare Spieltheorie amp oldid 233850474