DEF.: Ein genetischer Algorithmus (GA) ist ein Such- und Optimierungsverfahren, das auf den Prinzipien der natürlichen Selektion und Genetik basiert. Dieser Algorithmus imitiert den Prozess der natürlichen Evolution, indem er Lösungen für ein Problem durch Auswahl, Kreuzung, Mutation und Auswahl der fittesten Individuen über mehrere Generationen hinweg verbessert.
Erläuterung: Ein genetischer Algorithmus beginnt typischerweise mit einer zufälligen Gruppe von Individuen (Lösungen), die als Population bezeichnet wird. Jedes Individuum wird anhand einer Fitnessfunktion bewertet, die bestimmt, wie gut es das gegebene Problem löst. Die fittesten Individuen werden ausgewählt, um durch genetische Operationen wie Kreuzung (Kombination der Merkmale von zwei Individuen) und Mutation (zufällige Änderung der Merkmale eines Individuums) Nachkommen zu erzeugen. Dieser Prozess wiederholt sich über mehrere Generationen, wobei die Population tendenziell Lösungen von höherer Qualität hervorbringt.
Beispiel: Angenommen, wir möchten den kürzesten Weg durch eine Reihe von Städten finden (ein Problem, das als das „Travelling Salesman Problem“ bekannt ist). Jedes Individuum in der Population könnte eine mögliche Reihenfolge darstellen, in der die Städte besucht werden. Die Fitnessfunktion bewertet, wie kurz der gesamte Reiseweg eines Individuums ist, wobei kürzere Wege bevorzugt werden. Durch wiederholte Anwendung von Auswahl, Kreuzung und Mutation entwickelt sich die Population in Richtung effizienterer Routen.
Vorteile:
- Flexibilität: Genetische Algorithmen können für eine breite Palette von Problemen eingesetzt werden, bei denen herkömmliche Optimierungsmethoden scheitern.
- Robustheit: Sie sind in der Lage, gute Lösungen auch in komplexen und dynamischen Umgebungen zu finden.
- Parallelität: Die Suche nach Lösungen kann parallelisiert werden, was die Effizienz erhöht.
- Innovativ: Durch die Kombination und Mutation von Lösungen können genetische Algorithmen innovative Lösungen finden, die durch direkte Suche möglicherweise nicht entdeckt werden.
Zusammenfassung: Genetische Algorithmen sind inspiriert von der natürlichen Evolution und bieten einen leistungsfähigen Ansatz zur Lösung von Optimierungs- und Suchproblemen. Durch die Simulation von Prozessen wie Selektion, Kreuzung und Mutation ermöglichen sie die schrittweise Verbesserung von Lösungen und können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, um innovative und effiziente Lösungen zu entwickeln.