Publisher's Synopsis
Evolutionare Algorithmen (EA) gehoren zur Klasse der stochastischen Optimierungsverfahren und nehmen das Prinzip der biologischen Evolution als Vorbild, um mathematische Optimierungsprobleme zu losen. Zu ihren Eigenschaften zahlen parallele Suche, Anwendbarkeit bei nichtlinearen und diskontinuierlichen Problemen sowie selbststandige Umgehung lokaler Optima. Der Entwurf eines performanten EA fur eine gegebene Problemstellung ist jedoch aufgrund des Fehlens einer geschlossenen Theorie jedoch nicht trivial. Daher besteht ein nicht unwesentlicher Teil der Arbeit eines Algorithmenentwicklers im Experimentieren mit genetischen Operatoren und ihrem Zusammenspiel. In dieser Arbeit wird ein Werkzeug zur rechnergestutzten Realisierung von EA vorgestellt. Unter Einsatz moderner Objekt- und Komponententechnologien wird ein generisches objektbasiertes Modell fur Evolutionare Algorithmen vorgeschlagen. Der diskutierte Ansatz umfasst dabei die vollstandige Modellierung von Algorithmen, Operatoren, der zugrundeliegenden Datenbasis sowie der gegenseitigen Interaktion und Wechselwirkungen. Der praktische Einsatz der prototypischen Implementierung wird anhand von Beispielen aus dem Bereich des automatisierten Entwurfs elektronischer Schaltungen sowie der Bioinformatik aufgezeigt.
