Was ist genetische Optimierung?

Genetische Optimierung ist die Verwendung von Programmieralgorithmen, um die beste Lösung für ein Problem zu finden.Dies hat seine Ursprünge in der Arbeit von Mathematikern, beginnend in den 1950er Jahren, die Modelle in Biologie genommen und sie auf nichtlineare Probleme angewendet haben, die mit herkömmlichen Mitteln schwer zu lösen waren.Die Idee ist, die Biologie nachzuahmen, die sich im Laufe der Generationen entwickelt, um die fitter mögliche Bevölkerung zu schaffen.Bei der Programmierung ist es möglich, diesen Prozess zu simulieren, um eine kreative Lösung für ein Problem zu entwickeln.

Nichtlineare Probleme können für Mathematiker eine Herausforderung darstellen.Ein Beispiel ist im Wertpapierhandel zu sehen, bei dem möglicherweise eine Reihe möglicher Entscheidungen vorhanden sind, die sich schnell abweichen, um einen Baum mit Auswahlmöglichkeiten zu erstellen.Die mit jeder Wahl verbundenen Wahrscheinlichkeiten unabhängig voneinander zu berechnen, wäre sehr zeitaufwändig.Der Mathematiker könnte auch eine optimale Lösung verpassen, indem er mögliche Entscheidungen für die Erforschung neuer Permutationen nicht kombiniert.Die genetische Optimierung ermöglicht es den Forschern, Berechnungen dieser Art effizienter durchzuführen.

Der Forscher beginnt mit einem von einer „Population“ bezeichneten Subjekt, das in Individuen unterteilt werden kann, die manchmal als Kreaturen, Organismen oder Chromosomen bekannt sind.Diese aus der Biologie geliehenen Begriffe spiegeln die Ursprünge dieses Programmierungsansatzes wider.Ein Computer kann mit der Bevölkerung eine Simulation ausführen, einzelne Organismen innerhalb einer Generation auswählen und es ihnen ermöglichen, eine neue Generation zu schaffen.Dieser Vorgang kann über mehrere Generationen wiederholt werden, um mögliche Lösungen zu kombinieren und neu zu kombinieren, was idealerweise bei den angegebenen Bedingungen zur am besten geeigneten Option ankommt.Die in der genetischen Optimierung verwendeten Berechnungen erfordern eine signifikante Rechenleistung, um eine Reihe von Optionen und Kombinationen gleichzeitig schnell zu vergleichen und auszuwählen.Frühe Erforschung der genetischen Optimierung war manchmal durch die verfügbare Verarbeitungsleistung begrenzt, da die Forscher die potenziellen Anwendungen sehen konnten, aber nicht komplexe Programme ausführen konnten.Mit zunehmender Computerleistung ist auch der Nutzen dieser Methode der Fall, obwohl große und komplexe Berechnungen möglicherweise noch einen hochspezialisierten Computer erfordern.

Forscher im Bereich der Mathematik können in einer Vielzahl von Umgebungen mit genetischer Optimierung funktionieren.Die kontinuierliche Entwicklung neuer Formeln und Ansätze zeigt die Entwicklung der Mathematik, da die Menschen neue Wege kennenlernen, um komplexe Probleme zu berücksichtigen.Eine einfache genetische Optimierung ist bei der Arbeit in Einstellungen wie Software für Wertpapierhändler und Programmierung für Spiele und virtuelle Realität zu sehen, in denen die Programmierer eine natürlichere Erfahrung machen möchten.