Schwarmintelligenz und evolutionäre Algorithmen in ...
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3 <strong>Schwarm<strong>in</strong>telligenz</strong> <strong>und</strong> <strong>evolutionäre</strong> <strong>Algorithmen</strong><br />
kann passieren, dass wenn alle Individuen ähnliche Fitnesswerte haben, der Selektionsdruck<br />
praktisch nicht vorhanden ist. Zur Vermeidung dieser Probleme s<strong>in</strong>d von Eiben et al. [22]<br />
Erweiterungen vorgeschlagen worden.<br />
A<br />
3/6 = 50%<br />
B<br />
1/6 = 17%<br />
C<br />
2/6 = 33%<br />
Abbildung 3.10: Fitness-Proportional Selektion für drei Individuen. A mit Fitness 3, B mit<br />
Fitness 1 <strong>und</strong> C mit Fitness 2. Im Prozent ist angegeben, mit welcher Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit<br />
das Individuum überlebt.<br />
E<strong>in</strong>e weitere Möglichkeit ist die Sortierung der Population nach Fitness <strong>und</strong> die nachfolgende<br />
Zuweisung von Selektionswahrsche<strong>in</strong>lichkeiten je nach Rang des Individuum. Auf dieser Art<br />
wird e<strong>in</strong> konstanter Selektionsdruck ausgeübt, der nicht direkt von der Fitness abhängt, sondern<br />
nur vom Rang <strong>in</strong>nerhalb der Population. Die Berechnung der Wahrsche<strong>in</strong>lichkeiten kann<br />
wie folgt vorgenommen werden, mit 1.0 < s
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