Evolutionäre Strategien

Der Genetische Algorithmus

Wissen | Know-how

Bildet man den aus der Natur stammenden Prozess der Evolution auf Software ab, so erhält man ein Verfahren, das selbst hochkomplexe Optimierungsprobleme sehreffizient löst.

Für viele Optimierungsprobleme aus der realen Welt existieren keine effizienten Lösungsverfahren in Software. So führt bei kombinatorischen Optimierungsproblemen nur die Brute-Force-Methode (dt. rohe Gewalt) zur optimalen Lösung, das heißt das Ausprobieren aller möglichen Kombinationen. Allerdings benötigt sie einen polynomiellen Zeitaufwand. Bei hoher Zahl der Kombinationsmöglichkeiten ist sie aufgrund der benötigten Rechenzeit entweder sehr zeitaufwendig oder sogar aussichtslos.

Hier setzt der Genetische Algorithmus (kurz: GA) an, der ein Verfahren aus der Natur umsetzt, um nicht unbedingt die eine optimale Lösung zu finden, aber auf jeden Fall eine gute Näherung. Er bedient sich dabei der Mechanismen der Evolution, also der Entwicklung und Veränderung von Arten über den Verlauf von Generationen. Ihr zugrunde liegt das Ziel der besseren Anpassung der Lebewesen und Arten an ihre Umwelt, sodass sich deren Überlebenswahrscheinlichkeit erhöht. Es handelt sich nach heutigem Verständnis um eine Optimierungsstrategie, die sich aus folgenden Schritten zusammensetzt: ...

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c't 05/2013, Seite 184 (ca. 5 redaktionelle Seiten)
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Artikel-Vorschau
  1. Ich packe meinen Rucksack
  2. Schöpfung
  3. Fitness-Studio
  4. Implementierung
  5. Wiederverwendbarkeit
  6. Anwendung
  7. In die Praxis
  8. Über den Tellerrand

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Kapitel
  1. Ich packe meinen Rucksack
  2. Schöpfung
  3. Fitness-Studio
  4. Implementierung
  5. Wiederverwendbarkeit
  6. Anwendung
  7. In die Praxis
  8. Über den Tellerrand
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