Evolutionäre Algorithmen

Transkript

1 Karsten Weicker Evolutionäre Algorithmen 2., überarbeitete und erweiterte Auflage m Teubner

2 Inhaltsverzeichnis 1 Natürliche Evolution Entwicklung der evolutionären Mechanismen Evolutionsfaktoren Herleitung der Evolutionsfaktoren Mutation Rekombination Selektion Genfluss Gendrift Anpassung als Resultat der Evolution Nischenbildung Evolution ökologischer Beziehungen Baldwin-Effekt Übungsaufgaben Historische Anmerkungen 16 2 Von der Evolution zur Optimierung Optimierungsprobleme Der simulierte evolutionäre Zyklus Ein beispielhafter evolutionärer Algorithmus Formale Einführung evolutionärer Algorithmen Vergleich mit der natürlichen Evolution Vergleich mit anderen Optimierungsverfahren Übungsaufgaben Historische Anmerkungen 44 3 Prinzipien evolutionärer Algorithmen Wechselspiel zwischen Variation und Selektion Ein einfaches binäres Beispiel Die Gütelandschaft Modellierung als Markovprozess Das Problem lokaler Optima Der Einfluss der Kodierung Rollen der Mutation Populationskonzept Die Vielfalt in einer Population Ein vergleichendes Experiment Folgerungen für die Selektion Varianten der Umweltselektion 67

3 X Inhaltsverzeichnis Selektionsstärke Probabilistische Elternselektion Überblick und Parametrierung Experimenteller Vergleich der Selektionsoperatoren Verknüpfen mehrerer Individuen durch die Rekombination Arten der Rekombination Schema-Theorem Formae als Verallgemeinerung der Schemata Schema-Theorie und der Suchfortschritt Selbstanpassende Algorithmen Einfluss des Stands der Suche Anpassungsstrategien für evolutionäre Operatoren Zusammenfassung der Arbeitsprinzipien Der ultimative evolutionäre Algorithmus Übungsaufgaben Historische Anmerkungen Evolutionäre Standardalgorithmen Genetischer Algorithmus Evolutionsstrategien Evolutionäres Programmieren Genetisches Programmieren Einfache Lokale Suchalgorithmen Weitere Verfahren Klassifizierende Systeme Tabu-Suche Memetische Algorithmen Populationsbasiertes inkrementelles Lernen Differentialevolution Scatter Search Kulturelle Algorithmen Ameisenkolonien Partikelschwärme Kurzzusammenfassung Übungsaufgaben Historische Anmerkungen Techniken für spezifische Problemanforderungen Optimieren mit Randbedingungen Übersicht über die Methoden Dekoder-Ansatz Restriktive Methoden Tolerante Methoden Straffunktionen Mehrzieloptimierung 194

4 Inhaltsverzeichnis XI Optimalitätskriterium bei mehreren Zielgrößen Überblick Modifikation der Bewertungsfunktion Berechnung der Pareto-Front Zeitabhängige Optimierungsprobleme Approximative Bewertung Verrauschte Bewertung Stabile Lösungen Zeitaufwändige Bewertung Bewertung durch Testfalle Bewertung von Spielstrategien Übungsaufgaben Historische Anmerkungen Anwendung evolutionärer Algorithmen Vergleich evolutionärer Algorithmen Entwurf evolutionärer Algorithmen Der wiederverwendungsbasierte Ansatz Der Forma-basierte Ansatz Der analysebasierte Ansatz Nutzung von Problemwissen Fallstudie: Platzierung von Mobilfunkantennen Aufgabenstellung Entwurf des evolutionären Algorithmus Ergebnisse Fallstudie: Motorenkalibrierung Aufgabenstellung Entwurf des evolutionären Algorithmus Ergebnisse Fallstudie: Stundenplanerstellung Aufgabenstellung Entwurf des evolutionären Algorithmus Ergebnisse Übungsaufgaben Historische Anmerkungen 267 Anhang 269 A Benchmark-Funktionen 271 B Weitere Quellen 275 B.l Kurzer Literaturüberblick 275 B.2 Existierende Software 277

5 XII Inhaltsverzeichnis C Zufallszahlen 279 D Notation der Algorithmen 283 Literaturverzeichnis 285 Bildnachweis 304 Liste der Algorithmen 305 Glossar 307 Stichwortverzeichnis 309