Schwarmintelligenz und evolutionäre Algorithmen in ...

6.2 Diskussion IWO und Vergleich zu GA / ES
GA
IWO
Initialisierung n zufällige Lösungen n zufällige Lösungen
Rekombination Diverse Varianten Keine
Mutation Diverse Varianten Zufällige Platzierung in Nachbarschaft
Parent Selection Fitness basierend Alle, aber nur ein Elternteil
Survivor Selection Fitness basierend Elite, beste n Pflanzen
Besonderheit - Implizite Exploration/Exploitation,
variable Anzahl an Lösungen pro Generation
Tabelle 6.1: Vergleich zwischen GA und IWO
Durch die Anpassung der Standardabweichung implementiert ein IWO implizit eine zuerst
breite Exploration des Lösungsraum, die immer mehr zu einer Exploitation der direkten Umgebung
um die fittesten Pflanzen führt. Dieses Verhalten ist in einem klassischen GA nicht zu
finden.
6.2.1 Verwandtschaft zu Evolution Strategies
Ein IWO unterscheidet sich nur geringfügig von einem klassischen GA, da für diesen Varianten
existieren, die den Eigenschaften eines IWO entsprechen. Der IWO kann aber durch seine
stetige Verringerung der Standardabweichung für die Ziehung der Mutationsschritte und der
variablen Populationsgröße innerhalb einer Generation von einem GA unterschieden werden.
Die erste der obigen Eigenschaften erinnert dabei an eine andere Variante von evolutionären
Algorithmen, denEvolution Strategies.
Diese Variante enthält eine Besonderheit unter allen klassischen EA-Varianten: Die automatische
Anpassung der Mutationsschritte. Für jedes Gen (bzw. jede Dimension der Lösung) wird
für die Mutation eine zufällige Zahl aus einer Normalverteilung mit Standardabweichung σ
gezogen, die auch Teil der Repräsentation des Individuums ist. Jedes Gen x i hat ein ihm
zugeordnetes σ i , dass die Länge des Chromosoms verdoppelt und anschließend in die Rekombination
und Mutation mit einbezogen wird. Dies bewirkt, dass der mögliche Raum, in
den eine Lösung fallen kann, sich nicht mehr kreisförmig um die bestehenden Lösung anordnet,
sondern für jede Dimension eine elliptische Form annehmen kann, siehe Abbildung 6.1.
Es können damit verschiedene Dimensionen mit verschiedenen Schrittweiten untersucht werden.
Wenn man nun diese Eigenschaft der Evolution Strategies in die Mutation eines GA mit einbezieht,
könnte man damit das Mutationsverhalten eines IWO in gewissem Rahmen nachbilden
und auf diese Art weitere Vergleiche zwischen den Verfahren aufstellen. Genau dies wird in
Abschnitt 4.6.3 und bei den Experimenten in Kapitel 5 durchgeführt.
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