Evolutionäre Algorithmen sind ein Teilgebiet des Soft Computing und beruhen als naturanaloge Heuristiken auf einer groben Abstraktion von Mechanismen der natürlichen Evolution. Bevorzugtes Anwendungsgebiet sind Optimierungsfragestellungen, die einer konventionell-analytischen Modellierung nicht zugänglich sind

Nissen, Volker

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  Nissen, Volker: Evolutionärer Algorithmus Zuerst erschienen in: Enzyklopädie der Wirtschaftsinformatik : Online-Lexikon / Hrsg. Karl Kurbel .... - München : Oldenbourg, 2008. URL  http://www.oldenbourg.de:8080/wi-enzyklopaedie/lexikon/technologien-methoden/Operations-Research/Metaheuristik/Evolutionarer-Algorithmus Artikel vom:  28.08.2008 zuletzt verändert am:  14.09.2008 Stand:  31.03.2009    Evolutionärer AlgorithmusVolker NissenEvolutionäre Algorithmen sind ein Teilgebiet des Soft Computing und beruhen alsnaturanaloge Heuristiken auf einer groben Abstraktion von Mechanismen dernatürlichen Evolution. Bevorzugtes Anwendungsgebiet sindOptimierungsfragestellungen, die einer konventionell-analytischen Modellierung nichtzugänglich sind. Begriff und UrsprungEvolutionäre Algorithmen (EA) sind breit anwendbare stochastische Metaheuristiken. Sie imitiertenVorgänge der biologischen Evolution auf abstrakter Ebene [Nissen 1997] [Gerdes et al. 2004]. Synonymverwendet man den Begriff Evolutionary Computation [Bäck 2002] [Fogel 2006] [Eiben und Smith2007].Kernmechanismen der Evolution sind die Replikation und Variation (durch Mutation undRekombination) von Erbinformationen sowie eine Selektion zugunsten der besten Merkmalsträger. InEvolutionären Algorithmen entsprechen Lösungsalternativen des gegebenen Anwendungsproblemsden Individuen einer sich fortentwickelnden Population. Im Laufe des künstlichen Evolutionsprozessesentstehen so immer bessere Lösungen. Vorläufer und HauptformenDie EVOP-Methode von Box [1957] und die Arbeit Bremermanns [1962] stellen wichtige Vorläufer dar.Die heutigen Hauptströmungen entstanden ab den Sechziger Jahren. Man unterscheidet:Genetische Algorithmen [Michalewicz 1999] [Bäck 2002],Genetische Programmierung [Koza 2005],Evolutionsstrategien [Beyer und Schwefel 2002],Evolutionäre Programmierung [Fogel 2006].Dabei stehen sich auf der einen Seite Genetische Algorithmen und Genetische Programmierungkonzeptionell nahe. Auf der anderen Seite weisen Evolutionsstrategien und EvolutionäreProgrammierung, obwohl unabhängig entstanden, Ähnlichkeiten auf. EigenschaftenDie Operatoren von Evolutionären Algorithmen arbeiten auf einer Repräsentation desAnwendungsproblems, die häufig binär oder reellwertig ist, aber auch andere Formen annehmen kann.Der Abstimmung von Lösungsrepräsentation, Variationsoperatoren und Selektionsmechanismuskommt große Bedeutung zu. Hier liegen auch die Unterschiede der EA-Hauptströmungen. DieFeineinstellung der Verfahrensparameter ist ebenfalls bedeutsam. Sie kann manuell oder selbstadaptiverfolgen.Für eine zielgerichtete Suche sind nur Angaben zur Güte (Fitness) der Lösungen nötig. DieseFitnesswerte werden i.d.R. aus Zielfunktionswerten berechnet, können aber auch anders ermitteltwerden. Es gibt keine restriktiven Anforderungen an die Zielfunktion.Gegenüber anderen modernen Heuristiken grenzen sich Evolutionäre Algorithmen vor allem durchihren populationsbasierten Ansatz ab. So wird parallel und interagierend in verschiedenen Bereichendes Lösungsraumes gesucht. Lokale Suboptima können überwunden werden.Stochastische Verfahrenselemente werden bewußt eingesetzt. Die Variationsoperatoren generierenlaufend neue Lösungsstrukturen (exploration). Lösungen werden dank der Selektion auferfolgversprechende Regionen des Suchraumes fokussiert (exploitation). Die richtige Balance vonexploration und exploitation ist erfolgskritisch.Es gibt zahlreiche Ansatzpunkte, um EA an die gegebene Aufgabenstellung anzupassen und so ihreLeistungsfähigkeit zu erhöhen, z.B. über die Lösungsrepräsentation und komplementäreSuchoperatoren, intelligente Decodierungs- und Reparaturmechanismen, die Gestaltung derFitnessfunktion, eine gezielte Initialisierung oder die Kombination mit anderen Lösungsverfahren.Als populationsbasierte Verfahren sind EA rechenintensiv. Aufwendig ist auch die methodischnotwendige Erzeugung vieler Zufallszahlen. EA können, wie alle heuristischen Verfahren, nichtgarantieren, dass eine global optimale Lösung gefunden wird. Aktuelle EntwicklungenAn Bedeutung gewinnen gegenwärtig estimation of distribution algorithms [Lozano et al. 2006]. Sieverbinden Elemente Evolutionärer Algorithmen mit Methoden des maschinellen Lernens undprobabilistischer Modellierung.Daneben haben sich Konzepte entwickelt, die zwar nicht evolutionär sind, aber dennoch als verwandtangesehen werden. Hierzu gehören z.B. Ameisenalgorithmen [Dorigo und Stützle 2004] und diePartikelschwarmoptimierung [Kennedy et al. 2001]. LiteraturBäck, T. (Hrsg.): Handbook of Evolutionary Computation. Institute of Physics Publishing: Bristol, 2002.Beyer H.-G., Schwefel, H.-P.: Evolution Strategies: A Comprehensive Introduction. In: NaturalComputing 1 (2002), S. 3–52.Box, G.E.P.: Evolutionary Operation: A Method for Increasing Industrial Productivity. In: AppliedStatistics. 6/2 (1957), S. 81-101.Bremermann, H.J.: Optimization through Evolution and Recombination. In: Yovits, M.C.; Jacobi, G.T.;Goldstein, G. D. (Hrsg.): Self-Organizing Systems. Spartan Books: Washington, 1962, S. 93–106.Dorigo, M.; Stützle, T.: Ant Colony Optimization. MIT Press: Cambridge, 2004.Eiben, A.; Smith, J.E.: Introduction to Evolutionary Computing. 2. korr. Druck, Springer: Berlin, 2007.Fogel, D.B.: Evolutionary Computation. Toward a New Philosophy of Machine Intelligence. 3. Aufl.,Wiley & Sons: Hoboken, 2006.Gerdes, I.; Klawonn, F.; Kruse, R.: Evolutionäre Algorithmen. Vieweg: Wiesbaden, 2004.Kennedy, J.; Eberhart, R.C.; Shi, Y.: Swarm Intelligence. Morgan Kaufmann: San Francisco, 2001.Koza, J.R.: Genetic Programming IV. Routine Human-Competitive Machine Intelligence. Kluwer:Boston, 2005.Lozano, J.A.; Larrañaga, P.; Inza, I.; Bengotxea, E.: Towards a New Evolutionary Computation:Advances in the Estimation of Distribution Algorithms. Springer: Berlin, 2006.Michalewicz, Z.: Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. 3. Aufl. (korr. Druck),Springer: Berlin 1999.Nissen, V.: Einführung in Evolutionäre Algorithmen. Vieweg: Wiesbaden, 1997.  Einordnung: Stichwort, ArtikelZuletzt bearbeitet: 14.09.2008 13:06Letzter Abruf: 31.03.2009 08:36© 2008, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder)Koordination: Karl Kurbel, Ilja Krybus, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, Europa-UniversitätViadrina Frankfurt (Oder) 

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