Zusammenfassung
Die umstrittene Frage nach dem „wichtigsten“ Operator im genetischen Algorithmus – Mutation oder Crossover – hängt eng zusammen mit der Frage nach der richtigen binären Codierung. Gray- und standardbinärer Code bringen unterschiedliche Vor- und Nachteile in einen genetischen Algorithmus ein. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Suche nach einer Codierung, welche die Vorteile beider Codes vereinbart, und berichtet von einem Teilerfolg für mit 4 Bits encodierten Zahlen.
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Literaturverzeichnis
Chakraborty, Uday K. und Cezary Z. Janikow: An analysis of Gray versus binary encoding in genetic search. Information Sciences, 156:253–269, 2003.
Caruana, R. A. und J. D. Schaffer: Representation and hidden bias: Gray versus binary coding in genetic algorithms. In: Leard, J. (Herausgeber): Proc. of the 5th Int. Conf. on Machine Learning, Seiten 153–161, San Mateo, CA, 1988. Morgan Kaufmann.
Caruana, Richard A., J. David Schaffer und Larry J. Eshelman: Using Multiple Representations to Improve Inductive Bias: Gray and Binary Coding for Genetic Algorithms. In: Segre, Alberto Maria (Herausgeber): Proc. of the Sixth Int. Workshop on Machine Learning, Seiten 375–378, San Mateo, CA, 1989. Morgan Kaufmann.
Culberson, Joseph C.: On the futility of blind search: An algorithmic view of “No free lunch”. Evolutionary Computation, 6(2):109–127, 1998.
Gilbert, E. N.: Gray codes and paths on the n-cube. Bell Systems Technical Journal, 37:815–826, 1958.
Goldberg, David E.: Zen and the art of genetic algorithms. In: Schaffer, J. D. (Herausgeber): Proc. of the Third Int. Conf. on Genetic Algorithms, Seiten 80–85, San Mateo, CA, 1989. Morgan Kaufmann.
Holland, John H.: Genetic algorithms and the optimal allocation of trials. SIAM Journal on Computing, 2(2):88–105, 1973.
Mühlenbein, Heinz: How genetic algorithms really work: I. Mutation and hillclimbing. In: Männer, R. und B. Manderick (Herausgeber): Parallel Problem Solving from Nature 2, Seiten 15–25, Amsterdam, 1992. Elsevier Science.
Rothlauf, Franz: Binary representations of integers and the performance of selectorecombinative genetic algorithms. In: Merelo Guervós, Juan Julián, Panagiotis Adamidis, Hans-Georg Beyer, José-Luis Fernández-Villacañas und Hans-Paul Schwefel (Herausgeber): Parallel Problem Solving from Nature – PPSN VII, Seiten 99–108, Berlin, 2002. Springer.
Rana, Soraya B. und L. Darrell Whitley: Bit representations with a twist. In: Bäck, Thomas (Herausgeber): Proc. of the Seventh Int. Conf. on Genetic Algorithms, Seiten 188–195, San Francisco, CA, 1997. Morgan Kaufmann.
Weicker, Karsten: Evolutionäre Algorithmen. Teubner, 2 Auflage, 2007.
Whitley, D.: A free lunch proof for Gray versus binary encodings. In: Banzhaf, Wolfgang, Jason Daida, Agoston E. Eiben, Max H. Garzon, Vasant Honavar, Mark Jakiela und Robert E. Smith (Herausgeber): Proc. of the Genetic and Evolutionary Computation Conf. GECCO-99, Seiten 726–733, San Francisco, CA, 1999. Morgan Kaufmann.
Wolpert, David H. und William G. Macready: No free lunch theorems for optimization. IEEE Trans. on Evolutionary Computation, 1(1):67–82, 1997.
Whitley, Darrell und Soraya Rana: Representation, search and genetic algorithms. In: AAAI–97: 14th National Conf. on Artificial Intelligence, Seiten 497–502. AAAI Press/MIT Press, 1997.
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© 2009 Vieweg+Teubner | GWV Fachverlage GmbH
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Weicker, K. (2009). Auf der Suche nach dem Codierungs-Gral für genetische Algorithmen. In: Diekert, V., Weicker, K., Weicker, N. (eds) Informatik als Dialog zwischen Theorie und Anwendung. Vieweg+Teubner. https://doi.org/10.1007/978-3-8348-9982-8_4
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