Zusammenfassung
Zu Beginn der Arbeit mit Evolutionären Algorithmen wurde ausschließlich eine gesamte Population verwendet. Mit der Verfügbarkeit von Parallelrechnern wurden Versuche zur Parallelisierung der Berechnungen durchgeführt. Die Motivation dafür kam aus verschiedenen Bereichen. Zunächst stand der Gedanke dahinter, daß auf diese Weise die Berechnungen auf mehrere Prozessoren verteilt werden können, wodurch sich die Rechenzeiten deutlich verringern lassen. Dadurch ergab sich gleichzeitig die Möglichkeit, Evolutionäre Algorithmen auf deutlich größere Probleme als bisher anzuwenden.
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Notes
Die vollständige Trennung der Unterpopulationen würde einer parallelen Ausführung mehrerer Evolutionärer Algorithmen nebeneinander mit jeweils verringerter Individuenzahl entsprechen. Dies hätte eine deutlich schlechtere Leistungsfähigkeit des Gesamtalgorithmus zur Folge.
Es ist immer noch eine offene Frage, zu welchem Zeitpunkt eine Migration stattfinden sollte. Das entscheidende Hindernis ist die Definition eines Kriteriums, das in Abhängigkeit des Zu-standes der Unterpopulation/en eine Entscheidung liefert. Die angesprochenen Kriterien sind die am häufigsten verwendeten.
Die Definition eines „deutlichen Fortschritts“ ist eine problemspezifische Entscheidung und kann nicht allgemein beantwortet werden. Eine Möglichkeit ist, daß ein besseres Individuum in einer Unterpopulation gefunden wurde. Bei vernünftiger Einstellung der Parameter und der Problemdefinition ist dieses Kriterium aber zu einschränkend, da in fast jeder Generation etwas besseres gefunden wird. Erst bei einem speziellen Problem läßt sich ein deutlicher Fortschritt eindeutig und sinnvoll definieren (Größe der Veränderung des Zielfunktionswertes oder prozentuale Verbesserung gegenüber einem bestimmten Richtwert).
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Pohlheim, H. (2000). Populationen, verschiedene Strategien und Konkurrenz. In: Evolutionäre Algorithmen. VDI-Buch. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-57137-4_4
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-57137-4_4
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
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Online ISBN: 978-3-642-57137-4
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