30.11./01.12.15 Mit Ameisen und Genen zum Erfolg: Natur-inspirierte ComputerVerfahren in der Oekonomie Dietmar Maringer, Prof. Dr. Zusammenfassung Viele wirtschaftliche Fragen und Entscheidungen haben mit Optimierung zu tun: Wie können Ressourcen in der Produktion am effizientesten eingesetzt werden? Wie können Transportkosten minimiert werden? Wie können wir Investitionen kombinieren, um das Verhältnis von Risiko zu Ertrag zu optimieren? Selbst wenn alle Daten bekannt sind, ist es oft schwierig, eine Lösung zu finden. Oftmals ist es die enorme Anzahl an Alternativen, die auch mit schnellsten Computern nicht verglichen werden können. Ein Blick in die Natur bringt hier wertvolle Inspiration. Hier nur drei kleine Beispiele: • • • Ameisen sind Meister im Finden kurzer Wege, wenn sie Futter zurück in ihr Nest bringen. Ihr „Trick“: Sie hinterlassen beim Laufen eine Pheromonspur, die ihnen bei der Orientierung hilft. Ist eine Route zwischen Futterquelle und Nest kürzer als eine andere, dann kann diese in gleicher Zeit öfters belaufen werden und bekommt so einen stärkere Spur – die dann mehr Ameisen anlockt. Bei manchen Materialien ordnen sich Atome, scheinbar wie von selbst, zu perfekten Kristallen, wenn sie erhitzt werden und dann wieder auskühlen. Jedes einzelne Atom bewegt sich dabei zufällig. Physikalische Gesetze sorgen aber dafür, dass eine Bewegung hin zu einem „energiearmen“ Zustand wahrscheinlicher ist als hin zu einem „energiereichen“. Und dies sorgt letztlich dafür, dass insgesamt eine optimale Struktur entsteht. Evolution und natürliche Selektion geben jenen Individuen eine höhere Überlebenschance, die besonders gut an ihre Umwelt angepasst sind. Diese Individuen werden daher auch hauptverantwortlich für die nächste Generation sein. Sind diese Vorteile genetisch bedingt, dann werden sich über Generationen die geeigneteren Gene durchsetzen. Die Kombination der elterlichen Gene und gelegentliche kleine Mutationen sorgen dafür, dass sich eine Spezies rasch und ideal an die Gegebenheiten anpasst. In jüngster Zeit ist es gelungen, viele dieser Ideen zu abstrahieren und zu formalisieren. Dadurch können sie auf viele praktische Probleme übertragen werden. • • Sollen zum Beispiel möglichst viele Güter möglichst rasch oder möglichst günstig transportiert werden, dann kann das Ameisen-Prinzip bei der Lösung helfen. In einer Computersimulation können künstliche Ameisen so programmiert werden, dass sie das Transportproblem lösen. Diese Lösung kann dann für den realen Transport übernommen werden. Ähnlich kann bei anderen ökonomischen Problemen vorgegangen werden: Ist ein Investmentfonds zu bilden, können die einzelnen Finanztitel wie Atome behandelt werden. Die Positionen der simulierten Atome werden als Zusammensetzung eines Investmentfonds SeniorenUni. Ein Angebot der Volkshochschule beider Basel und der Universität Basel Volkshochschule beider Basel, Kornhausgasse 2, CH-4051 Basel T +41 (0)61 269 86 66, F +41 (0)61 269 86 76, [email protected], www.vhsbb.ch • interpretiert, die optimale „Kristallstruktur“ stellt dann die Struktur eines Investmentfonds dar. Wiederum eine andere Anwendung ist die Verbesserung von Prognosemodellen mit evolutionären Verfahren. So können etwa Modelle zur Früherkennung von Risiken verbessert werden, die gefährlichen Situationen auf Währungs- und Zinsmärkten früher und zuverlässiger identifizieren. Dies sind nur drei kleine Beispiele, die durch unzählige weitere ergänzt werden können. Sie lassen aber bereits erkennen, wie gross das Potential für natur-inspirierte Computerverfahren ist und wie sie bei der Bewältigung von anspruchsvollen Entscheidungssituationen in der Oekonomie und darüber hinaus helfen können. Literatur und Internetlinks M. Gilli, D. Maringer und E Schumann, Numerical Methods and Optimization in Finance, Academic Press 2011. wwz.unibas.ch/maringer Kontakt Dietmar Maringer Professur für Computational Economics and Finance Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Universität Basel Peter Merian-Weg 6 4002 Basel 2 von 2
© Copyright 2024 ExpyDoc
