Grundlegende evolutionäre Algorithmen

Zusammenfassung

Das vorangehende Kapitel ging auf alle wesentlichen Elemente von evolutionären Algorithmen ein, nämlich wie eine Kodierung für die Lösungskandidaten gewählt werden sollte, damit sie günstige Eigenschaften hat, mit welchen Verfahren Individuen nach ihrer Fitness ausgewählt, und mit welchen genetischen Operatoren Lösungskandidaten verändert und rekombiniert werden können. Mit diesen Bausteinen ausgestattet, können wir in diesem Kapitel dazuübergehen, Grundformen von evolutionären Algorithmen zu untersuchen, die klassische genetische Algorithmen (in denen Lösungskandidaten durch einfache Bitfolgen kodiert werden, siehe Abschnitt 12.1), Evolutionsstrategien (die sich auf die numerische Optimierung konzentrieren, siehe Abschnitt 12.2) und die genetische Programmierung umfassen (die versucht, Funktionsausdrücke oder sogar einfache Programmstrukturen mit Hilfe von Evolutionsprinzipien abzuleiten, siehe Abschnitt 12.3). Abschließend werfen wir einen kurzen Blick auf andere populationsbasierte Ansätze (wie die Ameisenkolonie- und Teilchenschwarmoptimierung, siehe Abschnitt 12.4).