By Karsten Weicker
ISBN-10: 3835192035
ISBN-13: 9783835192034
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Die Popularitat der genetischen Algorithmen als Optimierungswerkzeug geht jedoch wesentlich auf das Lehrbuch von Goldberg (1989) zuriick. Ein weiteres jtingeres Teilgebiet, das genetische Programmieren (GP, engl. genetic programming), wurde im Kontext der genetischen Algorithmen von Koza (1989, 1992) begriindet. Bis Ende der 1980er Jahre existierten die drei groBen Teilgebiete unabhangig voneinander, ohne Notiz von den anderen zu nehmen. Mit dem Workshop »Parallel Problem Solving from Nature (PPSN)« wurden 1990 die verschiedenen Forschungsgemeinschaften zusammengebracht.
Evolutionare Algorithmen sind potentiell genau dann geeignet, wenn kein anderes effizientes Verfahren zur Verfiigung steht. Ihr groBer Vorteil ist, dass sie grundsatzlich universell anwendbar sind. Allerdings kann auch hier weder eine Erfolgs- noch eine Laufzeitgarantie gegeben werden. Viele erfolgreiche Projekte belegen das Potential der evolutionaren Algorithmen. Letztendlich sind jedoch Erfahrungen beim Entwurf und der Verbesserung der Algorithmen entscheiden fiir den Erfolg. Das nachfolgende Kapitel soil ein wenig von den Zusammenhangen und dem Fingerspitzengefiihl vermitteln, das hierfiir notwendig ist.
Kann auch ein Individuum mehrfach ausgewahlt werden. 7 (Generischer evolutionarer Algorithmus): Ein generischer evolutionarer Algorithmus zu einem Optimiemngsproblem ( Q , / , >-) ist ein 8-Tupel ( ^ , dec,Mut,Rek,ISEitern^ I^Umweit-, l^^^)- Dabei bezeichnet ji die Anzahl der Individuen in der Eltempopulation und A die Anzahl der erzeugten Kinder pro Generation. 6 (EA-SCHEMA) zeigt den Ablauf in Pseudo-Code-Notation. 5 Dies ist eine sehr allgemeine Definition, gegen die die Experten unter den Lesern sofort mehrere Einwande haben werden.
Evolutionäre Algorithmen by Karsten Weicker
by Daniel
4.2