Heuristiken
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Spezielle<br />
Problemstellungen<br />
4.4 Varianten<br />
Zur Lösung spezieller Problemstellungen wurde eine Vielzahl von Erweiterungen<br />
des klassischen Ansatzes vorgestellt. Hier wird exemplarisch eine Auswahl<br />
vorgestellt.<br />
Genetische Algorithmen für reellwertige Probleme arbeiten mit kontinuierlichen<br />
Werten für die einzelnen Gene [].<br />
Mikro-Genetische Algorithmen für einfache und kleine Probleme benutzen<br />
nur eine sehr kleine Populationsgröße von 4 bis 5 Individuen, müssen dafür aber<br />
spezielle Mutationsoperatoren verwenden [].<br />
Genetische Algorithmen mit erweitertem Wissen werden durch Berücksichtigung<br />
von vorhandenem Wissen über das Problem (z.B. den Lösungsraum)<br />
effizienter implementiert [].<br />
Hybride Genetische Algorithmen kombinieren den genetischen Ansatz mit<br />
anderen Optimierungsansätzen []. Genetische Algorithmen wurden erfolgreich<br />
eingesetzt, um pareto-optimale Lösungen von Mehrziel-Optimierungsproblemen<br />
zu finden [].<br />
Der CHC-Algorithmus von [] kombiniert Ansätze aus den genetischen Algorithmen<br />
und den evolutionären Strategien.<br />
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