Schwarmintelligenz und evolutionäre Algorithmen in ...

GA
ES
Typisches Kombinatorische Kontinuierliche
Problem Optimierung Optimierung
Typische Zeichenketten in einem Vektoren
Repräsentation endlichen Alphabet mit reellen Zahlen
Rolle der Primärer Variations- Wichtig, aber
Rekombination operator zweitrangig
Rolle der Sekundärer Variations- Wichtig, manchmal
Mutation operator der einzige Operator
Selektion Zufällig, beeinflusst Zufällig, uniform
der Eltern durch die Fitness
Selektion Generational: nicht alle Deterministisch,
der neuen Individuen werden ersetzt Beeinflusst durch Fitness
Generation Steady-state: deterministisch
Beeinflusst durch Fitness
Tabelle 3.1: Übersicht über die GA und ES Dialekte in evolutionären Algorithmen.
Diverse Simulationen zu diesem Verhalten haben zu einem besseren Verständnis der Schwärme
geführt. Reynolds [61] hat mit den vom ihm entwickelten Boids grundlegende Erkenntnisse
für das Verhaltensweisen in Schwärmen erforscht. Er führt drei Regeln auf, die jedes
Individuum einhalten muss, damit der Schwarm ein emergentes Verhalten zeigt:
• Vermeidung von Kollisionen
Jedes Individuum versucht nicht mit seinen direkten Nachbarn zu kollidieren, basierend
auf der physikalischen Koordinaten jedes Individuum.
• Angleichung der Geschwindigkeit
Jedes Individuum passt sich der Richtung und Geschwindigkeit der umliegenden Individuen
an.
• Zentrierung des Schwarms
Jedes Individuum versucht in der Nähe des Zentrums des Schwarms zu bleiben.
Abbildung 3.3: Boids: Vermeidung von Kollisionen innerhalb der direkten Nachbarschaft
(Kreis), Angleichung an die umliegenden Nachbarn und Zentrierung in der
Nachbarschaft, exemplarisch für einen Teilnehmer (mitte, schwarz).
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