Evolutionäre Algorithmen

Einführung

Evolutionäre Algorithmen stellen stochastische populationsbasierte Suchverfahren dar, die analog der Evolutionstheorie (Darwin, Mendel) bzw. der Züchtungstheorie (Lush, Falconer) in einem ständigen Wechselspiel von genetischer Varianz und Selektion neue, verbesserte Lösungen erzeugen.

Standardinstanzen Evolutionärer Algorithmen sind (Bäck, Fogel, Michalewicz: Handbook of Evolutionary Computation. Oxford University Press 1997)Hieraus wurden weitere algorithmische Zugänge abgeleitet

Anwendung

Evolutionäre Algorithmen, obwohl ein relativ junges Gebiet der Computational Intelligence, haben in vielfacher Weise Eingang in die industrielle Anwendung gefunden.

Beispielhaft wird auf Arbeiten zu Supporttools für die off-line Programmierung von Robotern verwiesen.

Quantitative Genetik und Evolutionäre Algorithmen

Ein Bezug von frühen Arbeiten auf dem Gebiet der Statistik und quantitativen Genetik zu Evolutionären Algorithmen wird in folgendem Beitrag hergestellt:

H.-M. Voigt Introduction to Quantitative Genetics with Applications to Evolutionary Computation. Tutorial presented at the Fifth International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN V). Amsterdam, 27 September 1998

Ausgewählte Publikationen

Weitere Informationen

               
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Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V.
Forschungsbereich
Adaptive Modellierung und Mustererkennung