Heuristiken

4.5 Anwendung
Vorteile Die Vorteile genetischer Algorithmen sind:
• Sie können zur Lösung eines breiten Spektrums von Optimierungsproblemen
eingesetzt werden (u.a. auch bei nichtdifferenzierbaren Funktionen).
• Sie sind extrem robust, da sie auch mit fehlerhaften und unvollständigen
Daten gute Ergebnisse liefern.
• Sie können leicht mit anderen Methoden wie Neuronalen Netzen oder
Fuzzy-Techniken kombiniert werden.
• Sie sind verhältnismäßig einfach zu implementieren.
• Aufgrund des populationsbasierten Ansatzes können genetische Algorithmen
effizient parallel implementiert werden.
Nachteile Die Nachteile genetischer Algorithmen sind:
• Genetische Algorithmen sind universell, d.h. es fließen nurwenig problemspezifische
Informationen in den Lösungsprozess mit ein. Wenn
es eine problemspezifische Lösungsmethode gibt, führt diese in der Regel
zu besseren Ergebnissen.
• Die gefundene Lösung ist nicht notwendigerweise das globale Optimum.
• Es existiert kein absolutes Maß für die Güte der gefundenen ” besten“
Lösung.
• Die ” beste“ Lösung kann von der Initialisierung der Anfangspopulation
abhängen.
• Genetische Algorithmen sind relativ rechenaufwändig.
• Die Lösungsfindung ist für den Benutzer nicht intuitiv nachvollziehbar.
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