Evolutionsalgorithmen

Evolutionsalgorithmen sind eine Klasse von Optimierungsverfahren, die natürliche Selektion und genetische Mechanismen simulieren. Ihr Ziel ist es, die Qualität von Kandidatlösungen iterativ zu verbessern, um optimale oder nahezu optimale Lösungen zu erzielen. Sie sind besonders darauf ausgelegt, komplexe Optimierungsprobleme zu lösen, insbesondere in Szenarien mit großen Suchräumen, Nichtlinearität oder mehreren lokalen Optima. Durch Operationen wie Selektion, Crossover und Mutation führen Evolutionsalgorithmen eine effiziente Exploration in Mehrlösungsräumen durch und zeigen dabei starke Robustheit und Anpassungsfähigkeit. Diese Algorithmen werden in verschiedenen Bereichen wie Ingenieurdesign, Maschinelles Lernen und kombinatorischer Optimierung eingesetzt und beweisen ihre Effektivität bei der Lösung von Problemen, die traditionelle Optimierungsverfahren nur schwer meistern können.