Genetische Algorithmen

Genetische Algorithmen sind robuste Optimierer, die der natürlichen Evolution, einem schon mehrere Milliarden Jahre andauernden Optimierungsverfahren, nachempfunden sind. Sie sind speziell zur Optimierung nichtlinearer Zusammenhänge geeignet und sind in der Lage nicht nur lokale sondern auch globale Optima für komplizierte Zusammenhänge zu finden.

Grundprinzipien

In einer Generation i existiert eine Population, bestehend aus einer Reihe von Individuen. Jedes Individuum repräsentiert eine bestimmte Lösung des zu optimierenden Problems in Form seines genetischen Codes. Die Individuen sind je nach der Güte der Lösung die sie darstellen an die Umwelt, das Optimierungsproblem, angepasst. Durch diese "Fitness" werden die Chancen der Individuen bestimmt, sich in eine Generation i+1 während der Reproduktion fortzupflanzen. Genetische Operatoren, wie Crossover und Mutation, ermöglichen gleichzeitig eine Veränderung des genetischen Materials analog zu den Mechanismen der natürlichen Evolution. Durch die iterative Weiderholung dieser Schritte kann schließlich eine optimale Lösung gefunden werden.

Grundprinzipien der genetischen Optimierung

© Prof. Dr. J. Gasteiger, Dr. Th. Engel, J. Sadowski, CCC Univ. Erlangen, Thu Apr 15 06:31:59 2004 GMT
 BMBF-Leitprojekt Vernetztes Studium - Chemie