Genetische Algorithmen
Eine andere Gruppe von Techniken für die Optimierung, ebenfalls der Natur abgeschaut, wird als genetische Algorithmen bezeichnet. Dabei wird zunächst eine Reihe von zufälligen Lösungen erstellt, die Population genannt werden. Bei jedem Optimierungsschritt wird die Zielfunktion für die gesamte Population berechnet, um eine Bewertungsreihenfolge für die Lösungen zu erhalten. Ein Beispiel ist in Tabelle 5-1 zu sehen.
Tabelle 5-1. Bewertete Liste mit Lösungen und Kosten
Lösung | Kosten |
|---|---|
[7, 5, 2, 3, 1, 6, 1, 6, 7, 1, 0, 3] | 4394 |
[7, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 3, 5, 2, 0, 8] | 4661 |
... | ... |
[0, 4, 0, 3, 8, 8, 4, 4, 8, 5, 6, 1] | 7845 |
[5, 8, 0, 2, 8, 8, 8, 2, 1, 6, 6, 8] | 8088 |
Nach der Bewertung der Lösungen wird eine neue Population – bezeichnet als nächste ...
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