Evolutionäre Algorithmen sind Verfahren zur Lösung 'schwieriger' Optimierungs- und Suchprobleme. Diese Optimierungsmethode orientiert sich an der aus der Biologie bekannten Evolutionstheorie: charakteristische Beschreibungen von Problemlösungen werden codiert und bilden sogenannte Individuen, die mit Hilfe einer Fitnessfunktion bewertet werden. Durch wiederholte Selektion, Rekombination und Eliminierung werden immer neue und verbesserte Individuen, also Lösungen erzeugt. Das Ziel ist es, diese im Laufe der Generationen bzgl. ihrer Fitness zu verbessern, d.h. zu optimieren. Evolutionäre Algorithmen sind oftmals in der Lage, bessere Lösungen zu finden als andere bewährte Optimierungsmethoden.
Diesmal liegt der Fokus des Seminars im Bereich der Mehrzieloptimierung mit Evolutionären Algorithmen, d.h. die betrachteten Optimierungsprobleme bezitzen mehr als ein Optimierungskriterium. Hierzu werden Methoden untersucht, die in diesem Bereich verwendet werden. Anhand des Buches von K. Deb (siehe unten), das einen sehr guten Einblick in das Gebiet gibt, werden die Modelle und Methoden in Form von Vorträgen und anschließenden schriftlichen Zusammenfassungen aufbereitet.
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Literatur:
Multi-Objective Optimization using Evolutionary Algorithms, Kalyanmoy Deb, Wiley-Verlag, 2002
Hinweise zum Seminar (pdf)