Optimieren durch Selektion –
Die Evolution im Algorithmus Teil 1

Bei der Lösung von Problemen lässt sich die Informatik häufig von anderen Wissenschaften inspirieren. Man denke nur an Neu­ronale Netze und die Möglichkeiten, die sich mit diesen eröff­nen. Doch während diese aufwendig angelernt werden müssen, bietet Darwin mit seiner Evolutionstheorie eine interessante und leicht umsetzbare Lösung für eine Vielzahl von Optimie­rungsproblemen. Wie man sich das Ganze vorstellen kann, soll diese Kolumne näher beleuchten.

Jeder ist sicher schon einmal auf Optimierungsprobleme gestoßen und hat überlegt, wie man diese algorithmisch lösen könnte. Ein Beispiel hierfür ist Ressourcenplanung. Dabei sollen Tasks in zeitlicher Begrenzung eine Menge von Ressourcen zugewiesen werden, um diese unter Beachtung verschiedener Gesichtspunkte, beispielsweise den entstehenden Kosten oder der benötigten Zeit, abzuarbeiten. Dies ist ganz klar ein Optimierungsproblem. Doch sind ausgefeilte, hochgradig spezialisierte Algorithmen oder Brute-Force die einzige Möglichkeit zur Lösung solch komplexer Optimierungsprobleme?

Dieser Artikel ist im Magazin JavaSPEKTRUM Ausgabe 01/2018 erschienen. Lesen Sie den vollständigen Artikel im Magazin oder hier:
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Der Artikel stellt den ersten von zwei Teilen zum Thema „Die Evolution im Algorithmus“ dar. Der zweite Teil wird sich mit multikriterieller Optimierung und automatisierter Architekturerkennung durch genetische Algorithmen beschäftigen. Er erscheint voraussichtlich im Magazin JavaSPEKTRUM Ausgabe 02/2018 (Erscheinungstermin: 23. März 2018).

Vielen Dank an JavaSPEKTRUM für die Bereitstellung des Artikels als PDF.