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By Volker Nissen

Evolutionäre Algorithmen sind breit anwendbare Such- und Optimierungsverfahren, die auf abstrakter Ebene den Grundmechanismus von version und Selektion der natürlichen Evolution nachahmen.

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Um einen zielgerichteten SuchprozeB zu gewahrleisten, geniigen Informationen zur Qualitat der aktuellen L6sungen. Ableitungen werden nicht ben6tigt. 1 4. EA enthalten bewuBt stochastische Elemente. Daraus entsteht jedoch kein einfacher Random Search, sondern eine intelligente Durchmusterung des Suchraums. R. ziigig voran, weil sich der SuchprozeB auf solche Regionen konzentriert, die erfolgversprechend sind. EA sind dariiber hinaus durch eine biologisch inspirierte Terminologie gekennzeichnet. Die wichtigsten aus der Biologie iibernommenen Begriffe sind in Tab.

A. zum Travelling Salesman Problem) und weitere Literaturhinweise enthalten die Arbeiten von Miihlenbein et al. [MUHL88], Voigt [VOIG89] und Ebeling [EBEL90b]. Auch die in Kap. 4 beschriebenen autogenetischen Systeme besitzen grundsatzlich ein Potential fiir algorithmische Anwendungen, doch sind entsprechende Verwendungen bisher nicht bekannt geworden. Leider beschrankten sich die Aktivitaten im Bereich EA lange Zeit auf eine relativ kleine Gruppe von Forschern, so daB Fortschritte nur langsam erzielt werden konnten.

A. die Suche nach: • allgemeingiiltigen Mafinahmen zur Milderung von GA-Schwachpunkten bzw. Steigerung der GA-Leistungsfahigkeit, • effizienteren Losungen spezieller Anwendungsprobleme, • Erweiterungen des Anwendungsbereiches von GA. Man mufi die gegenwartige Variantenvielfalt unter den GA-Implementierungen letztlich auch auf einen Mangel an theoretisch fundierten Empfehlungen zuriickfiihren, wie ein GA konstruiert werden sollte, ebenso auf die geringe Zahl empirischer Vergleiche unterschiedlicher GA-Formen in typischen Anwendungsproblemen (Problemklassen).

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