Blockbildung bei evolutionären Algorithmen
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Beschreibung
Evolutionäre Algorithmen ahmen die natürliche Evolution in vereinfachter Form nach. Es werden Individuen, welche mögliche Lösungen des zu Grunde liegenden Optimierungsproblems darstellen, in Generationen durch Reproduktion und Mutation verändert und anschließend einer Selektion unterworfen, um deren Qualität zu verbessern. In der Biologie sind viele Mechanismen bekannt, welche bislang in den evolutionären Algorithmen nicht eingesetzt werden. So gibt es zwischen Genen, den Komponenten von Individuen, verstärkende und hemmende Zusammenhänge. Diese Arbeit befasst sich zum einen damit, einige Erkenntnisse bzgl. der Zusammenhänge von Genen aus der Biologie zu formalisieren und auf das Gebiet der evolutionären Algorithmen zu übertragen, und zum anderen mit einer Untersuchung, welchen Einfluss eine in dieser Arbeit entwickelte Blockbildung auf die Qualität der Lösungen sowie die Konvergenzgeschwindigkeit des evolutionären Algorithmus hat. Hierzu wurde ein sehr umfangreiches und flexibles Simulationssystem entwickelt, mit welchem zahlreiche Experimente für die Blockbildung durchgeführt und ausgewertet wurden. Die Experimente ergaben, dass sich Blockbildung im Prinzip lohnt, jedoch
nur dann, wenn die Fitnessfunktion sehr aufwändig zu berechnen ist oder wenn auf besondere Qualität der Lösung Wert gelegt wird. Als Folge dieser Ergebnisse wurde in Teil~\ref{t:bloecke} der Dissertation die Grundlage für eine Theorie der
Wechselwirkungen zwischen Genen in Angriff genommen.
Autor*in
Sascha Riexinger