„Genetische Programmierung“ – Versionsunterschied
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'''Genetische Programmierung''' (GP) ist wie [[Genetische Algorithmen]] ein [[Heuristik|heuristisches]] [[Optimierungsverfahren]] und gehört in die Klasse [[Evolutionäre Algorithmen|evolutionären Algorithmen]]. |
'''Genetische Programmierung''' (GP) ist wie [[Genetische Algorithmen]] ein [[Heuristik|heuristisches]] [[Optimierungsverfahren]] und gehört in die Klasse [[Evolutionäre Algorithmen|evolutionären Algorithmen]]. |
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GP wird eingesetzt, um Probleme zu lösen, für die auf klassischem Wege kein Ansatz gefunden werden kann. Nach dem Vorbild der [[Evolution|biologischen Evolution]] werden dabei vom Algorithmus Programme erzeugt, die das vorgebene Problem mehr oder weniger gut angehen. Bessere Programme werden bevorzugt (->[[Selektion]]) und "vermehren" sich bzw. "paaren" sich (->[[Rekombination]]). |
GP wird eingesetzt, um Probleme zu lösen, für die auf klassischem Wege kein Ansatz gefunden werden kann ''(Beispiel?)''. Nach dem Vorbild der [[Evolution|biologischen Evolution]] werden dabei vom Algorithmus Programme erzeugt, die das vorgebene Problem mehr oder weniger gut angehen. Bessere Programme werden bevorzugt (->[[Selektion]]) und "vermehren" sich bzw. "paaren" sich (->[[Rekombination]]). |
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Die Variabilität des "[[Genpool|Genpools]]" wird durch [[Mutation]] gewährleistet. |
Die Variabilität des "[[Genpool|Genpools]]" wird durch [[Mutation]] gewährleistet. |
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Version vom 2. März 2004, 19:06 Uhr
Genetische Programmierung (GP) ist wie Genetische Algorithmen ein heuristisches Optimierungsverfahren und gehört in die Klasse evolutionären Algorithmen.
GP wird eingesetzt, um Probleme zu lösen, für die auf klassischem Wege kein Ansatz gefunden werden kann (Beispiel?). Nach dem Vorbild der biologischen Evolution werden dabei vom Algorithmus Programme erzeugt, die das vorgebene Problem mehr oder weniger gut angehen. Bessere Programme werden bevorzugt (->Selektion) und "vermehren" sich bzw. "paaren" sich (->Rekombination). Die Variabilität des "Genpools" wird durch Mutation gewährleistet.
Quellen: John R. Koza, Genetic Programming
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