Wie weit sind genetische Algorithmen entwickelt? Wo muss noch geforscht werden?

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1 Antwort

Wie meinst du die Frage? Es gibt diverse Programme, die genetische Algorithmen benutzen. Das Prinzip ist klar, das Problem sind die ganz konkreten Anwendungen - wie repräsentiere ich eine Lösung des Problems, wie stelle ich sicher, dass modifizierte Lösungen auch noch gültige Lösungen sind usw.

Pauschal kann man da wenig zu sagen, die problembezogene Ausgestaltung ist entscheidend. Das ist relativ aufwändig.

Ich hab so was mal (mit)programmiert, das Programm wird in der Realität industriell eingesetzt und funktioniert.

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Kommentar von chaostheorie314
27.06.2014, 22:48

Ich meine, ob man weiss, wie der genetische Algorithmus eingestellt sein muss, damit er bestimmte Ergebnisse in möglichst wenigen Generationen erreichen kann. Hat er eine künstliche DNA von 4 Bit, ist es z.B. ziemlich unwahrscheinlich, dass daraus ein aerodynamischer Kotflügel eines Autos entsteht, auch wenn man noch so viele Generationen durchlaufen lässt oder noch so ausgeklügelte Selektionsverfahren nutzt. Aber wieviel "DNA" (mutierbare Daten) braucht man, um überhaupt das Ziel erreichen zu können und welche Verfahren muss man nutzen, um mit hoher Wahrscheinlichkeit in möglichst kurzer Zeit ein sehr gutes Ergebnis zu erzielen? Ich hatte mal gelesen, dass die Parameter genetischer Algorithmnen nach dem "Try-and-Error"-Prinzip eingestellt werden. Das ist natürlich suboptimal. Ist aber auch eine Weile her, wo ich das gelesen habe, also ich weiss nicht, wie weit die Forschung da jetzt ist. Es geht mir eben auch um die Grenzen & Fähigkeiten genetischer Algorithmen. Klartext: Lohnt es sich, über ein bestimmtes Thema aus dieser Klasse Bachelor- und eventuell Masterarbeit in angewandter Mathematik zu schreiben? Ich möchte auch später in der Entwicklung künstlicher Intelligenz arbeiten.

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