Spezialvorlesung

Evolutionäre Algorithmen und andere heuristische Suchverfahren

Evolutionäre Algorithmen, genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, simulated annealing, tabu search und Sintflutalgorithmen, all dies sind Schlagwörter, die in vielen populärwissenschaftlichen Aufsätzen zu finden sind. In dieser Vorlesung soll die Arbeitsweise vor allem von evolutionären Algorithmen, aber auch von anderen heuristischen Suchverfahren untersucht werden.

Wir haben es mit heuristischen Optimierungsalgorithmen zu tun, von denen wir hoffen, dass sie ,,oft`` ,,schnell`` ,,gute`` Ergebnisse liefern. Dabei stellen sich viele Fragen.

• In welchen Situationen oder Szenarien sind heuristische Optimierungsalgorithmen spezialisierten Algorithmen ebenbürtig oder gar überlegen?
• Was sind die Kernstücke dieser Algorithmen und welche Parameter sind frei wählbar?
• Wie gelangen wir zu guten Einstellungen der freien Parameter?
• Können wir das Verhalten der Algorithmen analysieren?

Bei der Vielfalt der Parametereinstellungen und der großen Anwendungsbreite evolutionärer Algorithmen kann man nicht auf eine allgemeine Analyse hoffen. Allerdings haben Experimente nur eine eingeschränkte Aussagekraft. Daher wird das Verhalten evolutionärer Algorithmen auf ausgewählten, einerseits einfachen und andererseits typischen Beispielen analysiert.

Evolutionäre Algorithmen stellen eine der drei Säulen des Sonderforschungsbereichs 531 ,,Computational Intelligence`` dar. Daher bereitet die Vorlesung auf Diplomarbeiten nicht nur am Lehrstuhl 2, sondern auch am Lehrstuhl 11 und bei Anwendern evolutionärer Algorithmen vor.