Was ist evolutionärer algorithmus?

Ein evolutionärer Algorithmus (EA) ist ein Optimierungsalgorithmus, der von der natürlichen Evolution inspiriert ist. Er verwendet Prinzipien des genetischen Algorithmus, um durch kontinuierliche Anpassung eine optimale Lösung für ein bestimmtes Problem zu finden.

Der EA basiert auf der Anwendung von genetischen Operatoren wie Mutation, Rekombination und Selektion auf eine Population von individuellen Lösungen. Jedes Individuum wird durch eine Gruppe von Parametern repräsentiert, die als Genotyp bezeichnet werden. Diese Parameter können verschiedene Formen annehmen, je nach der spezifischen Problemstellung.

Der Algorithmus beginnt mit einer zufälligen Population von Individuen und bewertet jeden von ihnen anhand einer Fitnessfunktion, die den Grad der Anpassung an das Problem misst. Anschließend werden die Individuen basierend auf ihrer Fitness für die Fortpflanzung ausgewählt. Dies geschieht normalerweise durch eine Roulette-Rad-Auswahl, bei der die Wahrscheinlichkeit der Auswahl eines Individuums proportional zu seiner Fitness ist. Die ausgewählten Individuen werden dann durch Mutation und Rekombination modifiziert, um neue Individuen zu erzeugen.

Der Prozess wird über mehrere Generationen wiederholt, wobei die neue Population durch die besten Individuen der vorherigen Generation ersetzt wird. Aufgrund der ständigen Anpassung und Variation der Individuen können evolutionäre Algorithmen potenziell globale Optimallösungen finden, auch in schwierigen und multidimensionalen Suchräumen.

Evolutionäre Algorithmen werden in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt, wie z.B. beim Finden von optimalen Parametern in mathematischen Modellen, beim Design komplexer Systeme oder bei der Lösung von Problemen des maschinellen Lernens. Sie haben sich als effektive Werkzeuge zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme erwiesen, insbesondere wenn traditionelle mathematische oder analytische Ansätze nicht ausreichend sind.