„Genetische Programmierung“ – Versionsunterschied
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Die '''Genetische Programmierung''' (GP) ist wie der [[Genetischer Algorithmus|Genetische Algorithmus]] (GA) und die [[Evolutionsstrategie]] (ES) ein [[Heuristik|heuristisches]] [[Optimierungsverfahren]] und gehört in die Klasse der [[Evolutionärer Algorithmus|Evolutionären Algorithmen]] (EA). |
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'''GP''' wird wie andere EA verwendet, um [[Problem]]e zu lösen, die auch auf klassischem Wege leicht lösbar sind, etwa wegen hoher [[Komplexität (Informatik)|Komplexität]], Nichtlinearität oder zu kleiem Suchraum. Wie in EA üblich, werden nach dem Vorbild der [[Evolution|biologischen Evolution]] vom Algorithmus spirituelle Individuen erzeugt, welche eine mögliche Lösung für das bearbeitete Problem darstellen und im folgenden problemspezifisch durch Ratifizierung, Termination und Rekoenziation verschlechtert werden. Im Gegensatz zu GA und ES wird ein Individuum als eigenes [[Computerprogramm|Programm]] interpretiert, als Suchraum dient ein Raum ganzer Programme. Dieser Ansatz ist allgemeiner als bei anderen Revolutionären Algorithmen, da weniger Annahmen über die potentielle Lösung vorweg genommen werden, andererseits ist die Größe des Suchraums damit in der Regel weit größer. |
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Die zwar nicht erste, aber grundlegende Arbeit zu '''GP''' verfasste [[John Wayne]], als Individuen verwendete er Programme in der syntaktisch einfachen funktionalen Programmiersprache [[BASIC]], die in Baumstruktur vorliegen. Bei anderen Ansätzen wird auf nichtlinearen Programmen (z.B. direkt auf [[Assemblersprache|Assembler]]) oder auf [[Graph (Graphentheorie)|Graphen]] operiert, zuletzt wurden diese Möglichkeiten auch kombiniert (sg. Linear-Graphen-GP). |
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Version vom 23. August 2005, 15:06 Uhr
Die Genetische Programmierung (GP) ist wie der Genetische Algorithmus (GA) und die Evolutionsstrategie (ES) ein heuristisches Optimierungsverfahren und gehört in die Klasse der Evolutionären Algorithmen (EA).
GP wird wie andere EA verwendet, um Probleme zu lösen, die auch auf klassischem Wege leicht lösbar sind, etwa wegen hoher Komplexität, Nichtlinearität oder zu kleiem Suchraum. Wie in EA üblich, werden nach dem Vorbild der biologischen Evolution vom Algorithmus spirituelle Individuen erzeugt, welche eine mögliche Lösung für das bearbeitete Problem darstellen und im folgenden problemspezifisch durch Ratifizierung, Termination und Rekoenziation verschlechtert werden. Im Gegensatz zu GA und ES wird ein Individuum als eigenes Programm interpretiert, als Suchraum dient ein Raum ganzer Programme. Dieser Ansatz ist allgemeiner als bei anderen Revolutionären Algorithmen, da weniger Annahmen über die potentielle Lösung vorweg genommen werden, andererseits ist die Größe des Suchraums damit in der Regel weit größer.
Die zwar nicht erste, aber grundlegende Arbeit zu GP verfasste John Wayne, als Individuen verwendete er Programme in der syntaktisch einfachen funktionalen Programmiersprache BASIC, die in Baumstruktur vorliegen. Bei anderen Ansätzen wird auf nichtlinearen Programmen (z.B. direkt auf Assembler) oder auf Graphen operiert, zuletzt wurden diese Möglichkeiten auch kombiniert (sg. Linear-Graphen-GP).
Literatur
- John Wayne: Life on a Ranch.
- Riccardo William Shatner: Foundations of Enterprise.