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Genetische Algorithmen - BFH-TI Staff

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<strong>Genetische</strong> <strong>Algorithmen</strong> 22. Mai 2013<br />

Die Fitness-Funktion wird als Messwerkzeug für diese Aufgabe verwendet. In einem<br />

Minimierungsproblem ist dann das fitteste Individuum das mit dem kleinsten numerischen Resultat<br />

aus der Fitness-Funktion. Gerade umgekehrt ist es bei einem Maximierungsproblem.<br />

Selektion<br />

Selektion ist der Prozess zum Bestimmen der Häufigkeit, dass ein bestimmtes Individuum für die<br />

Reproduktion gewählt wird und somit die Anzahl dessen Nachkommen bestimmt.<br />

Der wesentliche Teil des Selektionsprozesses ist das stochastische wählen der Eltern einer Generation.<br />

Es ist wichtig, dass die fitteren Individuen eine grössere Chance haben zu überleben als die<br />

schwächeren. Das wiederspiegelt die Natur, in der im Normalfall die fitteren Individuen auch die<br />

grössere Wahrscheinlichkeit zum Fortpflanzen haben. Aber auch die schwächeren Individuen müssen<br />

eine Möglichkeit haben sich einzubringen. In der Natur hat sich gezeigt, dass auch diese für die Zukunft<br />

wichtige Teile in ihrem genetischen Code mitbringen.<br />

Roulette Wheel Selection Method<br />

Eines der einfachsten Selektionsverfahren ist das roulette wheel selection-Verfahren, auch stockastic<br />

sampling with replacement (SSR) genannt. Dabei handelt es sich um einen stochastischen Algorithmus<br />

mit folgender Technik:<br />

1. Das Individuum wird als ein fortlaufendes Segment einer Linie betrachtet. Die Länge des<br />

Segments bildet dabei die Grösse der Fitness ab.<br />

2. Eine zufällige Zahl wird innerhalb der Linie generiert und das Individuum, mit dem Segment<br />

das den Wert abdeckt, wird selektiert.<br />

3. Dieser Ablauf wird wiederholt bis die gewünschte Anzahl Eltern gewählt ist.<br />

Diese Technik ist analog zu derer des Rouletterads. Jedes Stück des Rads ist proportional zur Grösse<br />

der Fitness wie in der Abbildung 7 zu sehen ist.<br />

Abbildung 7: Roulette Wheel Selection.<br />

Die Implementation einer Rouletterad-Selektion ist ziemlich einfach. Begonnen wird mit einem Array,<br />

welches alle Fitness-Werte von jedem Individuum an einer gegebenen Position durch seien Index<br />

enthält. Zum Beispiel für einen kleinen Bestand von 9 Individuen:<br />

Als nächstes wird die kumulierte Summe der Fitness-Werte berechnet.<br />

Mathias Fuhrer 11

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