Verhalten von Double prevention beim Simple GA

Die Ersetzungsstrategie beim Simple Genetic Algorithm schließt eine Nichtbeachtung des durch Double prevention erzeugte Individuen aus: das reinitialisierte Individuum wird auf jeden Fall in die Nachfolgepopulation aufgenommen. Bei entsprechend weicher Elternselektion bekommt das Genom dann in den nächsten Generationen auch eine reelle Chance, selektiert zu werden.

Tabelle: Vergleich der Ergebnisse mit und ohne Double prevention bei einer Populationsgröße von 1000 und dem Simple Genetic Algorithm. Parametrierung der Zusatzuntersuchung wie die zweite Basisuntersuchung, mit Ausnahme des Ersetzungsalgorithmus.

DPrev	N	$\varnothing$ En.	$\sigma$	Min	Max	nEvals	$\vert$Z$\vert$
n	72	17,36	1,64	13,07	23,45	351030	j

N:Anzahl Beobachtungen; tex2html_wrap_inline$$ En.:Mittelwert der Energie; 

Min:Minimaler Mittelwert; Max:Maximaler Mittelwert; 

DPrev:Double-Prevention Option (ja/nein); 

tex2html_wrap_inline$$:Standardabweichung des Mittelwerts; 

nEvals:Durchschnittliche Anzahl benötigter Evaluationen; 

tex2html_wrap_inline$|$Ztex2html_wrap_inline$|$:Fehlerwahrscheinlichkeit bei Annahme der Hypothese auf 


Ungleichheit der Distributionen;

Wie in Tabelle 5.17 dargestellt, ist hier ein Einfluss des Parameters deutlich nachweisbar. Die besseren Ergebnisse bei eingeschaltetem Double prevention zeigen, dass in Verbindung mit weicher Elternselektion die Einführung neuer Allele in eine schon stark konvergierte Population den Suchfokus kurzfristig wieder genug erweitert, um aus kleineren lokalen Optima wieder herauszufinden. Allerdings wird dieser Vorteil durch einen Anstieg von 43% in der Zahl der benötigten Evaluationen erkauft.