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  Inhalt
Das Verhalten Genetischer Algorithmen tendiert dazu, im Verlauf
der simulierten Evolution eine Konzentration des Genpools hin auf
wenige, aber leistungsstarke Individuen zu forcieren. Die relativ
kleinen Populationen, welche für Simulationsläufe benutzt
werden, eliminieren durch den Konvergenzeffekt einzelne
Genkombinationen aus der gesamten Population. Diese können durch den
Crossover-Operator nicht mehr zurückgeholt werden, nur noch zufällige
Mutationen an genau den betroffenen Stellen bieten eine geringe Chance
dafür an.
Somit verlangsamt sich das Tempo der Suche beträchtlich, da durch eine
Selektion immer mehr Individuen einer Population sich im Genotyp immer
mehr ähneln oder sogar gleich sind, so dass deren erzeugte Nachkommen
ebenfalls zum Teil identische Suchräume abdecken.
Unterabschnitte
2001-07-08