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On Januar 8, 2022 by adminWas ist ein genetischer Algorithmus?
Der genetische Algorithmus ist eine Methode zur Lösung von Optimierungsproblemen mit und ohne Einschränkungen, die auf der natürlichen Selektion basiert, dem Prozess, der die biologische Evolution antreibt. Der genetische Algorithmus verändert wiederholt eine Population von individuellen Lösungen. Bei jedem Schritt wählt der genetische Algorithmus zufällig Individuen aus der aktuellen Population als Eltern aus und verwendet sie, um die Kinder für die nächste Generation zu erzeugen. In aufeinanderfolgenden Generationen „entwickelt“ sich die Population in Richtung einer optimalen Lösung. Der genetische Algorithmus kann zur Lösung einer Vielzahl von Optimierungsproblemen eingesetzt werden, die für Standard-Optimierungsalgorithmen nicht geeignet sind, darunter Probleme, bei denen die Zielfunktion unstetig, nicht differenzierbar, stochastisch oder stark nichtlinear ist. Der genetische Algorithmus kann Probleme der gemischt-ganzzahligen Programmierung lösen, bei denen einige Komponenten nur ganzzahlig sind.
Der genetische Algorithmus verwendet bei jedem Schritt drei Haupttypen von Regeln, um die nächste Generation aus der aktuellen Population zu erzeugen:
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Auswahlregeln wählen die Individuen aus, die Eltern genannt werden und zur Population der nächsten Generation beitragen.
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Kreuzungsregeln kombinieren zwei Elternteile, um Kinder für die nächste Generation zu bilden.
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Mutationsregeln wenden zufällige Änderungen auf einzelne Eltern an, um Kinder zu bilden.
Der genetische Algorithmus unterscheidet sich von einem klassischen, auf Ableitungen basierenden Optimierungsalgorithmus in zwei wesentlichen Punkten, die in der folgenden Tabelle zusammengefasst sind.
| Klassischer Algorithmus | Genetischer Algorithmus |
|---|---|
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Erzeugt bei jeder Iteration einen einzigen Punkt. Die Folge der Punkte nähert sich einer optimalen Lösung. |
Erzeugt bei jeder Iteration eine Population von Punkten. Der beste Punkt in der Population nähert sich einer optimalen Lösung. |
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Wählt den nächsten Punkt in der Sequenz durch eine deterministische Berechnung aus. |
Wählt die nächste Population durch eine Berechnung aus, die Zufallszahlengeneratoren verwendet. |
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