Multiple parallele Läufe

Populationen von Individuen können quasi gleichzeitig einen Evolutionsprozess durchlaufen. Dabei wird jede Population als räumlich abgeschlossene Einheit betrachtet, bei welcher jedoch von Zeit zu Zeit einige Individuen migrieren und sich in anderen Populationen integrieren. Dieser Aufbau entspricht dem aus der Natur bekannten Beispiel von Herden, welche als geschlossene Gemeinschaft in geringer Zahl herdenfremde Tiere aufnehmen und eigene Mitglieder verstoßen.

Als bedeutende Faktoren in diesen Ansätzen sind sowohl die Anzahl der Populationen und deren interne Parameter - wie Populationsgröße, Mutationsrate, Crossover-Algorithmus etc. - als auch die räumliche Anordnung dieser Populationen für den darunterliegenden Individuen-Migrationsalgorithmus anzusehen. Die Gewichtung dieser Faktoren ist Gegenstand mehrerer Untersuchungen und S. W. Mahfoud zitiert in [39] einige Ergebnisse von Tanese (1989), demnach sich die Wahrung des Gleichgewichts als äußerst prekäre Angelegenheit erweist. Zu wenig oder keine Migration resultiert z.B. in hoher Redundanz im Suchprozess, da die Populationsläufe in diesen Fällen stark multiplen sequentiellen Läufen mit vollständiger Reinitialisierung ähneln. Zu hohe Migrationsraten führen andererseits vielfach zu verfrühtem Takeover vieler Populationen durch wenige Superindividuen und vernichten so die Vorteile paralleler Evolution.

Die Anzahl der verschiedenen Ansätze ist fast genauso groß wie die Anzahl der darüber veröffentlichten Publikationen und umfasst so unterschiedliche Populationsverteilungenen wie Maschenanordnung mit Pollenisierung durch simulierten Wind, zirkuläre Anordnung mit Ringaustausch von Individuen, Voll- und Teilvernetzung aller Populationen und Simulation komplexer Sozialgefüge inklusive Lebensplanung durch Individuen (Goldbergs Kommune).