Abstract
Nahezu alle praktischen Anwendungen Evolutionärer Algorithmen sind so genannte Hybride, die in irgendeiner Form anwendungsspezifisches Wissen in das evolutionäre Verfahren integrieren, wodurch eine problemspezifische Lösung entsteht. Dieser Beitrag konzentriert sich auf zwei Fragen: Wie hybridisiert man so, dass das resultierende Verfahren allgemein anwendbar bleibt und welches ist die beste Art der Hybridisierung? Die Ergebnisse der umfangreichen Untersuchungen sind viel versprechend: Die Anzahl der Berechnungen der Qualitätsfunktion konnte um einen Faktor von bis zu 100 reduziert werden.
Abstract
Nearly all practical applications of Evolutionary Algorithms are hybrids and incorporate some kind of application-specific knowledge in the evolutionary procedure, resulting in a problem-specific solution. This paper focuses on two questions: How can we hybridise such that the resulting algorithm remains generally applicable and what is the best type of hybridisation? The results of detailed experiments show promising results: Evaluations could be reduced by a factor of up to 100 at best.
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