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By Caprara A.

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Tatsachlich haben durch diesen Algorithmus insgesamt 80010 bewertete Individuen ausgereicht, um ein sehr gutes Ergebnis zu erlangen. Verglichen mit der Anzahl aller Rundreisen 4,663 1 • 10^^^ ist dies ein verschv^indend geringer Teil des Suchraums, was auch den letzten Skeptiker von der Arbeitsweise der evolutionaren Algorithmen tiberzeugen sollte. Um tatsachlich sicher zu gehen, dass beim Entwurf des evolutionaren Algorithmus und seiner Operatoren die richtigen Entscheidungen getroffen wurden, haben v^ir Vergleichsexperimente mit den drei anderen Varianten des Algorithmus durchgeftihrt: • KANTENREKOMBINATION und VERTAUSCHENDE-MUTATION, • ORDNUNGSREKOMBINATION und INVERTIERENDE-MUTATION sov^ie • ORDNUNGSREKOMBINATION und VERTAUSCHENDE-MUTATION.

Bei Reprasentationen mit variabler Lange (^ = M*) konnen zusatzlich noch bestimmte Strukturvorgaben gelten, sodass nicht jedes Element aus M* einen gtiltigen Losungskandidaten darstellt. Gj (I < i < I) bezeichnet. S e ^ vorhanden sind, kann auch A e W geschrieben werden. F dient nicht nur der einfacheren Notation der Algorithmen, sondem ist auch bei der Implementation der gangigen evolutionaren Algorithmen sinnvoll, insbesondere bei aufwandig zu berechnenden Bewertungsfunktionen und mehrfachen Zugriffen auf die Giitewerte.

Der Zustand des I Zufallszahlengenerators (^ G S hat nicht nur einen Einfluss auf das Ergebnis der Operation: Er verandert sich zusatzlich und realisiert so die pseudo-zufallige Zahlenfolge. Strenggenommen hatte man also die Mutation als Abbildung Mut: ^ x J ^ x S -^ ^ x J ^ x S definieren mussen. Dies lenkt jedoch zu stark 2 Von der Evolution zur Optimiemng 38 von der eigentlichen Funktion der Operatoren ab, sodass dieser Hinweis auf die implizite Veranderung von ^ gentigen muss. Die Selektion ist ungleich schwieriger formal zu definieren.

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by Kevin
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