Evolutionäre Algorithmen

Einfache Erklärung von Evolutionären Algorithmen

Evolutionäre Algorithmen versuchen, das Prinzip der Evolution - also das Überleben des Stärkeren - zu nutzen, um optimale Lösungen für Probleme zu finden. Sie tun dies, indem sie zu Beginn eine Population zufälliger Lösungen erstellen. Dann wenden sie evolutionäre Operationen wie Mutations- und Kreuzungsverfahren an, um neue Lösungen zu generieren und führen eine Selektion der besten Lösungen durch. Durch Iteration dieses Prozesses können sich die Lösungen schrittweise verbessern.

Evolutionäre Algorithmen in der Informatik

Evolutionäre Algorithmen sind enorm vielseitig einsetzbar. Sie sind zum Beispiel ein wichtiges Werkzeug in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen. Sie können zur Optimierung von Systemen und zur Lösung komplexer Such- und Optimierungsprobleme eingesetzt werden, die mit traditionelleren Methoden möglicherweise ungelöst bleiben würden. Durch ihre Fähigkeit, sich an unterschiedlichste Problemumgebungen anzupassen, sind sie außerdem sehr robust.

Arten von Evolutionären Algorithmen

Es gibt eine Reihe unterschiedlicher Evolutionärer Algorithmen, die sich in ihrer Art der Anwendung und Umsetzung der evolutionären Prinzipien unterscheiden. Dazu gehören genetische Algorithmen, evolutionäre Strategien, genetische Programmierung und evolutionäre Programmierung.

• Genetische Algorithmen sind die wohl bekannteste Art von Evolutionären Algorithmen. Sie verwenden Kodierung einer Lösung als Zeichenkette, oft binär, und verwenden Kreuzung sowie Mutation als Hauptsuchoperatoren.
• Evolutionäre Strategien sind eine andere spezielle Art von Evolutionären Algorithmen und erlauben eine selbstadaptive Variation der Suchparameter. Sie verwenden oftmals eine Realwert-Kodierung.
• Genetische Programmierung unterscheidet sich stark von den anderen Typen, da sie nicht eine Zeichenkette, sondern eine Baumstruktur als Repräsentation verwendet.
• Bei der evolutionären Programmierung stehen eher die Prinzipien der Mutation und Selektion im Vordergrund, während die Rekombination häufig weggelassen wird.

Funktionsweise von Evolutionären Algorithmen

Die Funktionsweise von Evolutionäre Algorithmen orientiert sich stark an der biologischen Evolution. Dabei liefert eine Fitnessfunktion eine Bewertung darüber, wie gut eine Lösung ein gegebenes Problem löst. Lösungen, die sich als gut erweisen (hohe Fitness), haben eine höhere Chance, in die nächste Generation fortgepflanzt zu werden.

Programmtechnisch kann die Durchführung eines Evolutionären Algorithmus folgendermaßen in Pseudocode aussehen:

  1. Initialisiere eine Population mit zufälligen Individuen
  2. Werte die Fitness jedes Individuums
  3. Solange ein Abbruchkriterium nicht erfüllt ist:
     4. Wähle Eltern aus der aktuellen Population (mit Blick auf ihre Fitness)
     5. Erzeuge Nachkommen durch Anwendung evolutionärer Operatoren (Mutation, Rekombination)
     6. Bewerte die Fitness der Nachkommen
     7. Wähle Individuen für die nächste Generation 

Praktische Anwendung von Evolutionären Algorithmen

Die Anwendungsbereiche von Evolutionären Algorithmen sind vielfältig. Da sie problemunabhängige Optimierungsverfahren sind, können sie in nahezu jedem Bereich eingesetzt werden, in dem Optimierungsprobleme auftreten. Häufig finden sie Anwendung in Bereichen wie Operations Research, Ingenieurwissenschaften, Computervision, Biologie, Wirtschaft und sogar in der Kunst.

Evolutionäre Algorithmen Beispiel

Ein konkreter Anwendungsfall für Evolutionäre Algorithmen ist die Automatisierung von Handelsstrategien auf Finanzmärkten. Hier können Evolutionäre Algorithmen zum Beispiel dazu verwendet werden, die besten Parameter für eine Handelsstrategie zu bestimmen.

Evolutionäre Algorithmen Optimierung

Im Kern der Evolutionären Algorithmen steht die Optimierung. Sie verwenden dabei evolutionäre Prozesse, um Lösungen für Probleme zu verbessern. Das bedeutet: Sie versuchen, das beste Resultat zu finden - sei es maximale Leistung, minimale Kosten, Schnellste Zeit oder eine andere Optimierungsgröße.

Evolutionäre Algorithmen Rechenbeispiel

Um Evolutionäre Algorithmen besser zu verstehen, kann ein Rechenbeispiel helfen. Hier ein vereinfachtes Beispiel für ein Problem mit einer eindimensionalen Lösung, das heißt, jede Lösung besteht aus nur einer Zahl. Unser Ziel ist es, die Zahl zu finden, um eine Kostenfunktion zu minimieren.

Vergleich von Evolutionären und Klassischen Algorithmen

Die Welt der Algorithmen bietet eine breite Palette unterschiedlicher Lösungsstrategien für diverse Probleme. Neben den evolutionären Algorithmen, die die Mechanismen der Evolution simulieren, gibt es auch eine Vielzahl von klassischen Algorithmen, die auf grundlegend verschiedenen Strategien basieren. Doch wie vergleichen sich diese beiden Arten von Algorithmen miteinander?

Evolutionäre Algorithmen versus Klassische Algorithmen

Evolutionäre Algorithmen unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von klassischen Algorithmen. Während klassische Algorithmen in der Regel deterministisch sind und eine spezifische Methode zur Lösungsfindung verwenden, arbeiten evolutionäre Algorithmen mit einer Population von Lösungen und verwenden stochastische, also zufallsgesteuerte, Verfahren zur Erzeugung und Verbesserung von Lösungen.

Im Gegensatz dazu basieren evolutionäre Algorithmen nicht auf festgelegten Regeln oder Schritten, sondern simulieren den Prozess der natürlichen Evolution. Sie beginnen mit einer Anfangspopulation von zufälligen Lösungen und verwenden Mechanismen wie Selektion, Mutation und Rekombination, um diese Lösungen im Laufe mehrerer Generationen zu verbessern.

Genetische Algorithmen und Evolutionäre Algorithmen

Genetische Algorithmen sind ein Spezialfall von Evolutionären Algorithmen und verdienen besondere Aufmerksamkeit. Sie basieren ebenfalls auf den Prozessen von Mutation und Kreuzung, verwenden jedoch eine spezielle Kodierung der Lösungen als Zeichenkette (oft binär) und legen einen besonderen Schwerpunkt auf das Kreuzungsverfahren.

Vor- und Nachteile von Evolutionären Algorithmen

Wie jede Methode haben auch Evolutionäre Algorithmen ihre Vor- und Nachteile. Diese hängen stark von der Art des zu lösenden Problems, den spezifischen Anforderungen sowie dem verfügbaren Rechenbudget ab.

• Vorteile Evolutionärer Algorithmen: Sie sind flexibel und robust, können globale Optima finden und mit einer Vielzahl von Problemtypen umgehen. Sie benötigen keine spezifische Kenntnis über das Problem und sie liefern eine Reihe von Lösungen, die verschiedene Aspekte des Problems abdecken können.
• Nachteile Evolutionärer Algorithmen: Sie können erhebliche Rechenressourcen benötigen, insbesondere für komplexe Probleme mit großen Lösungsräumen. Zudem können sie Probleme haben, bei einer hohen Anzahl von Zielen eine gute Selektionsdruck aufrechtzuerhalten, was als "Fluch der Dimensionalität" bezeichnet wird.