Software-Simulationen, die die Prinzipien der Evolution nutzen, wie sie in realen biologischen Systemen vorkommen. Bei genetischen Algorithmen [GA] wird beispielsweise eine Reihe möglicher Lösungen (Chromosomen oder Individuen) erstellt, die verschiedenen Lösungen werden durch Auswertung einer Fitness-, Leistungs- oder Bewertungsfunktion (die ein Optimierungsproblem wie Klassifizierung, Clustering oder Regression darstellt) getestet, die leistungsstärksten werden ausgewählt, von diesen ausgehend wird durch Reproduktion und Mutation eine neue Reihe möglicher Lösungen erstellt, und der Vorgang wird so lange wiederholt, bis eine optimale oder ausreichend leistungsfähige Lösung gefunden ist.
Typische Beispiele für evolutionäre Algorithmen [EA]: Gene Expression Programming [GEP], evolutionäre Programmierung [Evolutionary Programming, EP], memetische Algorithmen [Memetic Algorithms, MA], Evolutionsstrategien [Evolution Strategies, ES], Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategy [CMA-ES], darwinistische Programmierung, Differential Evolution [DE], Estimation-of-Distribution Algorithmen [Estimation Of Distribution Algorithms, EDA], genetische Algorithmen zur Bildung eines probabilistischen Modells [Probabilistic Model-Building Genetic Algorithms, PMBGA], Koevolution, Lernende Klassifikatorsysteme [Learning Classifier Systems, LCS], nischenbasierte EA [niche-based EA], inselbasierte EA [island-based EA], Diffusion Grid EA, zelluläre EA [cellular EA], parallele EA [parallel EA], verteilte EA [distributed EA], feinkörnige EA [fine-grained EA], grobkörnige EA [coarse-grained EA], Mehrziel-EA [Multi-Objective EA, MOEA], Non-Dominated Sorting GA [NSGA].
Die Klassifikation in diese Gruppe wird nicht erwartet, wenn evolutionäre Algorithmen beim Training neuronaler Netze eingesetzt werden. Anwendungen jeglicher Art, die lediglich evolutionäre Algorithmen verwenden, ohne den evolutionären Algorithmus selbst zu beschreiben, sind dem entsprechenden Anwendungsbereich zuzuordnen.
| Evolutionäre Algorithmen für das Training von neuronalen Netzen | G06N 3/086 |