„Genetischer Operator“ – Versionsunterschied
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Als '''genetischer Operator''' werden [[Operator (Mathematik)|Operatoren]] bezeichnet, mit denen [[Evolutionärer Algorithmus|evolutionäre Algorithmen]] (EA) arbeiten. Mit EA werden Lösungen für [[Optimierungsproblem]]e mit Prinzipien der natürlichen [[Evolution]] gesucht. Die Mechanismen, mit denen dabei einzelne Lösungskandidaten verändert werden, heißen genetische Operatoren. In der Literatur werden [[Selektion (evolutionärer Algorithmus)|Selektionsmechanismen]] oft auch zu diesen gezählt, obwohl sie im eigentlichen Sinn kein [[Genom (evolutionärer Algorithmus)|genetisches Material]] verändern, sondern Individuen aus einer Population auswählen. |
Als '''genetischer Operator''' werden [[Operator (Mathematik)|Operatoren]] bezeichnet, mit denen [[Evolutionärer Algorithmus|evolutionäre Algorithmen]] (EA) arbeiten. Mit EA werden Lösungen für [[Optimierungsproblem]]e mit Prinzipien der natürlichen [[Evolution]] gesucht. Die Mechanismen, mit denen dabei einzelne Lösungskandidaten verändert werden, heißen genetische Operatoren. In der Literatur werden [[Selektion (evolutionärer Algorithmus)|Selektionsmechanismen]] oft auch zu diesen gezählt, obwohl sie im eigentlichen Sinn kein [[Genom (evolutionärer Algorithmus)|genetisches Material]] verändern, sondern Individuen aus einer Population auswählen. |
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Im weiten Sinne können deshalb unter genetischen Operatoren zusammengefasst werden:<ref>{{Literatur |Autor=Hartmut Pohlheim |Titel=Evolutionäre Algorithmen |Verlag=Springer |Ort=Berlin, Heidelberg |Datum=2000 |ISBN=978-3-642-63052-1 |DOI=10.1007/978-3-642-57137-4 |Kapitel=Grundlegende Verfahren und Operatoren |Seiten=13-59}}</ref><ref>{{Literatur |Autor=A.E. Eiben, J.E. Smith |Titel=Introduction to Evolutionary Computing |Verlag=Springer |Ort=Berlin, Heidelberg |Datum=2015 |Reihe=Natural Computing Series |ISBN=978-3-662-44873-1 |DOI=10.1007/978-3-662-44874-8 |Kapitel=Components of Evolutionary Algorithms |Seiten=31-34}}</ref> |
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Im weiten Sinne können deshalb unter genetischen Operatoren zusammengefasst werden: |
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* [[Mutation (evolutionärer Algorithmus)|Mutation]], die Veränderung eines Lösungskandidaten, |
* [[Mutation (evolutionärer Algorithmus)|Mutation]], die Veränderung eines Lösungskandidaten, |
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* Transformation, die Einlagerung von genetischem Material aus einem zentralen Pool in einen Lösungskandidaten<ref>Riccardo Leardi, ''Nature-inspired methods in chemometrics'': Seite 38.</ref>, |
* Transformation, die Einlagerung von genetischem Material aus einem zentralen Pool in einen Lösungskandidaten<ref>Riccardo Leardi, ''Nature-inspired methods in chemometrics'': Seite 38.</ref>, |
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Aktuelle Version vom 26. Januar 2024, 17:09 Uhr
Als genetischer Operator werden Operatoren bezeichnet, mit denen evolutionäre Algorithmen (EA) arbeiten. Mit EA werden Lösungen für Optimierungsprobleme mit Prinzipien der natürlichen Evolution gesucht. Die Mechanismen, mit denen dabei einzelne Lösungskandidaten verändert werden, heißen genetische Operatoren. In der Literatur werden Selektionsmechanismen oft auch zu diesen gezählt, obwohl sie im eigentlichen Sinn kein genetisches Material verändern, sondern Individuen aus einer Population auswählen.
Im weiten Sinne können deshalb unter genetischen Operatoren zusammengefasst werden:[1][2]
- Mutation, die Veränderung eines Lösungskandidaten,
- Transformation, die Einlagerung von genetischem Material aus einem zentralen Pool in einen Lösungskandidaten[3],
- Rekombination, die Kombination mehrerer Lösungen zu einer neuen und
- Selektion, die Auswahl von Lösungen aus der Population, entweder zur Rekombination oder zur Bestimmung der neuen Generation.
Wie auch das allgemeine Funktionsprinzip der EA haben alle genetischen Operatoren biologische Vorbilder: Mutation, Transformation, Rekombination und Selektion.
Einzelnachweise
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]- ↑ Hartmut Pohlheim: Evolutionäre Algorithmen. Springer, Berlin, Heidelberg 2000, ISBN 978-3-642-63052-1, Grundlegende Verfahren und Operatoren, S. 13–59, doi:10.1007/978-3-642-57137-4.
- ↑ A.E. Eiben, J.E. Smith: Introduction to Evolutionary Computing (= Natural Computing Series). Springer, Berlin, Heidelberg 2015, ISBN 978-3-662-44873-1, Components of Evolutionary Algorithms, S. 31–34, doi:10.1007/978-3-662-44874-8.
- ↑ Riccardo Leardi, Nature-inspired methods in chemometrics: Seite 38.