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Klasyczny algorytm genetyczny - podstawowe pojęcia

Kuriańska G.

Zeszyty Naukowe. Studia Informatica / Uniwersytet Szczeciński

2002

Nr 15

163-172

Die Grundideen der Genetischen Algorithme (GA) sind der Genetik entnommen. Ein Genetischer Algorithmus (GA) ist ein Suchverfahren zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme, das auf der Selektion und Reproduktion von Lösungen basiert. Der Begriff Genetischer Algorithmus wurde von John H. Holland (University of Michigan) Anfang der 70-iger Jahre geprägt. Die Lösung eines Problems sieht in etwa folgendermaßen aus: a) in der ersten Population wird die genetische Information unspezifisch (bspw. randomisiert) angelegt; b) nachfolgende Population: Der genetische Algorithmus generiert eine neue Population auf der Basis von Reproduktion (Selektion, Crossing Over und Mutation); c) abhängig von der Problemstellung kann die jeweilige fitness-function eine Messung der Profitabilität eines Unternehmens sein, Erfolg im Spiel, Fehler raten im Reagieren auf Objekte oder andere Kriterien; d) hochqualitative strings paaren sich weiter; eine Generation von guten Lösungen kann entstehen. Genetischen Algorithme gehören neben Evolutionsstrategien und Evolutionäry Programming zu den Evolutionären Algorithmen und werden gemeinsam mit Simulated Annealing, und Neuronalen Netzen zu den modernen heuristischen Suchverfahren gezählt.