Genetische Algorithmen - BFH-TI Staff

Genetische Algorithmen 22. Mai 2013
Simpler Genetischer Algorithmus
Für den Einsatz von Genetischen Algorithmen müssen in der Regel folgende Voraussetzungen erfüllt
werden:
Eine Population die aus mehreren Individuen beseht
Die Existenz so genannter genetischer Operatoren
Eine Fitnessfunktion, die für jedes Individuum einen Funktionswert – die Fitness – festlegt
Nach mehreren Änderungen ergibt sich eine neue Population
Ausgehend von diesen Voraussetzungen beginnt dann ein Genetischer Algorithmus mit einer
Anfangspopulation unterschiedlicher Individuen. Diese Individuen können in unterschiedlicher
Codierung (siehe
Genetische Darstellung) vorliegen. Durch die entsprechenden genetischen Operatoren werden diese
Individuen so verändert, dass eine neue Population entsteht. Dabei werden in die neue Population
überwiegend die Individuen mit der besten Fitness übernommen, so dass die potentiellen
Lösungskandidaten von Generation zu Generation besser werden. Auf diese Weise nähert sich der
Genetisch Algorithmus Schritt für Schritt der Lösung des Optimierungsproblems.
Die Grundstruktur der meisten Genetischen Algorithmen ist in ihrem Aufbau sehr ähnlich und kann in
folgender Weise charakterisiert werden:
1. Generieren einer zufälligen Population von n Chromosomen (passende Lösungen für das
Problem)
2. Evaluieren der Fitness f(x) jedes Chromosoms x aus der Population.
3. Erstellen einer neuen Population mit dem Wiederholen der folgenden Schritte bis die
Population komplett ist:
a. Selektieren von zwei Eltern-Chromosoms aus der Population gemäss deren Fitness (je
besser die Fitness umso grösser die Chance ausgewählt zu werden)
b. Mit einer gegebenen Kreuzungs-Wahrscheinlichkeit die Eltern kreuzen zum Formen
eines neuen Kindes. Wenn keine Kreuzung vorgenommen wird, entspricht das Kind
genau einer Kopie des Elternteils.
c. Mit einer gegebenen Mutations-Wahrscheinlichkeit mutieren des Kindes an einer
zufälligen Stelle im Chromosom.
d. Wiedereinfügen des Kindes in der Population.
4. Benutzen der neuen generierten Population für einen weiteren Lauf des Algorithmus ab dem
zweiten Schritt.
Auf der nächsten Seite ist der Gentische Algorithmus noch abgekürzt als Pseudocode in Englisch
angegeben.
Mathias Fuhrer 7