| Evolutionsstrategien
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 0. Generation
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Evolutionsstrategische Optimierung gründet sich
auf die These, daß im Verlauf der biologischen Evolution die Regeln
der Genetik für schnellste phylogenetische Adaptation entwickelt wurden.
Evolutionsstrategien (ES) imitieren – im Gegensatz zu den Genetischen Algorithmen
– die Wirkung genetischer Prozeduren auf den Phänotyp. Bedingung für
die Variablen-Kodierung in einer ES ist die Herstellung einer hinreichend
starken Kausalität (kleine Ursachenänderungen führen zu
kleinen Wirkungsänderungen). Aus der Theorie der Evolutionsstrategie
leitet sich die Existenz eines Evolutionsfensters
ab: Fortschritt ist nur in einem eng begrenzten Mutationsschrittweitenband
gegeben. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit der Selbstadaptation der
Mutationsschrittweite.
Die Notationen (1+1)-ES, (1+l)-ES, (1, l)-ES, (m/r, l)-ES ... kennzeichnen Evolutionsstrategien zunehmender biologischer Nachahmungshöhe [1]. Es bedeuten m die Zahl der Eltern, r die Zahl der zu rekombinierenden Eltern und l die Zahl der Nachkommen. Die Nachkommen gelangen entweder allein (Komma), oder zusammen mit den Eltern (Plus) zur Selektion. Die algebra-ähnliche Ausweitung des Bezeichnungsschemas führt zu geschachtelten Evolutionsstrategien, z. B. [m’, l’(m, l)g]-ES. Hier findet in der äußeren Klammer eine Selektion nach der Konvergenzgeschwindigkeit der l’ Populationen statt, die zuvor g-mal einer (m, l)-Selektion unterworfen wurden (g = Isolationszahl). Die geschachtelte Evolutionsstrategie bildet die logische Grundlage für eine evolutive Selbstanpassung strategiebezogener Parameter. Für die Adaptation nur einer generellen Mutationsschrittweite genügt meist eine (1, l)-ES. Geschachtelte Evolutionsstrategien sind geeignet für die multimodale Optimierung. Die Anwendung von Evolutionsstrategien erstreckt sich von der Entwicklung widerstandsminimaler Strömungskörper, der Auslegung von Leichtbau-Brückenkonstruktionen, der Mischung von Galvanik-Rezepturen bis hin zur Optimal-Planung eines Kolumbianischen Gesundheitssystems. Evolutionsstrategische Optimierung empfiehlt sich besonders für hochvariable Systeme. Eine weitere Domäne der Evolutionsstrategie ist die unscharfe Optimierung (subjektive Komposition von Kaffeemischungen, Optimierung von Sprachgeneratoren, Phantombilderzeugung). Liegt keine starke Kausalitätsordnung des Problems vor (z. B. diskrete Reihenfolgenprobleme, multimodale Optimierung) kann die evolutionsstrategische Optimierung zur blinden Zufallssuche degenerieren. Evolutionsstrategien sind Universalverfahren [2]. Für ausgewählte Probleme können klassische Optimierungsverfahren die besseren Methoden bereitstellen. [1] Ingo Rechenberg:
Evolutionsstrategie '94. Stuttgart: Frommann-Holzboog 1994. |
| Links das klassische Experiment aus dem Jahre 1964: Entwicklung eines widerstandsminimalen Strömungskörpers mit einer (1+1)-Evolutionsstrategie. |
