\chapter{Einleitung}
\label{einleitung}
% \section{Zielsetzung}
% \label{sec:zielsetzung}
Ameisen, Bienen und viele Wespenarten bringen in kollektiver Arbeit Nestbauten zustande, deren Größe und Komplexität den menschlichen
Beobachter bei oberflächlicher Betrachtung zu der Annahme verleiten könnten, dass eine derartige Struktur nicht ohne einen
Bauplan oder einen übergeordneten "`Architekten"' entstehen kann \citep[e.g.][]{matsuura:90,winston:91,camazine:01}. 
Da ein einzelnes Insekt nicht die Fähigkeiten besitzt, eine globale Struktur wie die eines komplexen Nestes zu erfassen,
wird im Allgemeinen davon ausgegangen, dass soziale Insekten ihre Nester nach Prinzipien der Selbstorganisation bauen.
Das einzelne Individuum arbeitet nach einfachen, genetisch evolvierten lokalen Regeln, die in ihrer Gesamtheit eine
Struktur entstehen lassen, die trotz fehlender zentraler Koordination den Anforderungen von Brutpflege, Vorratshaltung
und Schutz gegen Feinde bei veränderlichen Umweltbedingungen entsprechen. 
Der Nestbau sozialer Insekten ist also ein anschauliches Beispiel für in der Natur auftretende emergente Phänomene.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es,
zu untersuchen inwieweit die bei Bienen und Wespen beobachteten Mechanismen
des Wabenbaus auf vom Menschen geschaffene lernende Systeme übertragbar sind.
Zu diesem Zweck wurde ein vom realen Nestbau abstrahiertes Agentenmodell realisiert,
in welchem eine beliebige Anzahl adaptiver Agenten 
eine wabenförmige Struktur aus hexagonalen Einzelbausteinen zusammensetzen kann.
Die adaptiven Agenten repräsentieren dabei die einzelnen Insekten und die aus
Bausteinen zusammengesetzte Struktur das Insektennest.
Die Agenten bewegen
sich auf einem zweidimensionalen Gitternetz und entscheiden anhand definierter Regeln, ob 
an ihrer aktuellen Position ein Baustein gesetzt wird oder nicht.
Die lokale Umgebung des Agenten gibt den Ausschlag für diese Entscheidung.
Es wird kein explizites Zielmuster vorgegeben, sondern die entstehenden Wabenstrukturen anhand von
festgelegten Kriterien bewertet. Das Verhalten der
Agenten wird an die Umgebung angepasst, indem ihre Verhaltensregeln aufgrund dieser Bewertungen
verändert werden.
\begin{quotation}
 "` [\dots ] a few simple behavioural rules lead to coordinated building and the production of
 amazingly complex architectures without needing to develop a strategy."' \citep[S.327]{theraulaz:99}
\end{quotation}
 
Die adaptiven Agenten verfügen über einen Satz von Regeln (auch \textit{Klassifikatoren}),
mit dessen Hilfe sie über ihr
konkretes Verhalten in einer bestimmten Situation entscheiden können.
Die Klassifikatoren stehen hierbei im
Wettbewerb zueinander. Der Agent entscheidet mittels eines internen Bewertungssystems,
welche der passenden Regeln angewandt werden soll. Die Bewertung der Regeln erfolgt zum größten Teil durch eine
numerische Gewichtung, welche die Bedeutung der Regel für das gesamte System repräsentiert. Dieser Wert wird
\emph{Stärke} oder \emph{Fitness} der Regel genannt, wobei in dieser Arbeit der Begriff \emph{Stärke} bevorzugt
wird, um Verwechslungen zu vermeiden.
Um verschiedene Abschnitte im Nestbau von Insekten zu berücksichtigen, werden mehrere \emph{hierarchisch geordnete} 
Regelsätze entwickelt und eingesetzt.
Als \emph{hierarchischer Klassifikator} wird ein Klassifikator bezeichnet, der in eine solche Hierarchie
eingebettet und somit einer bestimmten Hierarchieebene zugeordnet ist.
Durch definierte äußere Triggerereignisse kann von einer zur anderen hierarchischen Ebene von Klassifikatoren
umgeschaltet werden. Die Agenten sollen also zu unterschiedlichen
Zeitpunkten der Simulation
nach verschiedenen Regeln funktionieren, was für den Bau einer komplexeren Neststruktur wichtig ist.

Die Anpassung der Agenten an die Umweltbedingungen erfolgt durch die Anwendung eines
\textit{Genetischen Algorithmus} \citep{goldberg:89,nissen:97}, der mittels heuristischer Optimierung
die Gewichtung der Klassifikatoren ändert. Es werden Regelsätze in der Simulation angewendet und die
jeweils entstandenen Strukturen durch den Genetischen Algorithmus bewertet. 
Diese Variante selbstorganisierten Lernens orientiert sich am Konzept der % ebenfalls auf Holland zurückgehenden
\textit{Learning Classifier Systems} oder kurz \textit{LCS} \citep{sigaud:07,holland:92}.

Der Wabenbau von Insekten wird in dieser Arbeit als Optimierungsproblem betrachtet.
Die zentrale Hypothese der vorliegenden Arbeit ist, dass es möglich ist, anhand eines agentenbasierten
Simulationsmodells unter Einsatz eines adaptiven lernenden Systems den Nestbau von
Insekten abstrakt nachzubilden und die Parameter des Modells während der Simulation so anzupassen,
dass sich die Strukturen in Bezug auf vorgegebene Kriterien immer weiter verbessern, bis ein Optimum
erreicht ist.
Außerdem wird betrachtet, inwieweit das Konzept der hierarchischen Klassifikatoren dafür geeignet ist,
das Modell zu erweitern und komplexere Wabenstrukturen hervorzubringen. Zur Untersuchung dieser Frage
wird versucht, unter Einsatz von zwei hierarchisch geordneten Regelsätzen eine ringförmige Struktur zu erzeugen,
wie sie zum Beispiel in den Waben der Honigbiene zu finden ist (vgl. \citet{camazine:91}).