Genetische Algorithmen in der Praxis

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Informatik - Programmierung, Note: 1, Fachhochschule Technikum Wien (Informations- und Kommunikationssysteme), Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Bachelorprfung mit ausgezeichnetem Erfolg bestanden , Abstract: Genetische Algorithmen und Evolutionsstrategien sind heuristische Optimierungsmethoden, die ihr Vorbild in der natrlichen Evolution haben. In dieser Arbeit wird diese Methode benutzt, um die Parameter des Stellenbewertungsmoduls des Brettspielprogramms Qubic" (eine dreidimensionale Variante von Tic-Tac-Toe) zu optimieren. Es werden insgesamt 28 Parameter definiert, die zusammen das Chromosom eines Spielers bilden. In verschiedenen Versuchsreihen mssen die Spieler durch das Spiel gegen genormte Standardspieler ihre absolute Spielstrke unter Beweis stellen. In einer dieser Reihen wird auch eine relative Spielstrke durch direkten Vergleich der Spieler untereinander ermittelt. Nachkommen werden entweder durch Mutation des Genoms eines Spielers, oder durch Zusammenfgen von Teilen der Gene zweier Elternteile (Crossover") erzeugt. Diese Nachkommen nehmen entweder als eine neue Generation am Selektionsprozess teil, oder ersetzen innerhalb der Population den jeweils zu diesem Zeitpunkt schlechtesten Spieler. Je nach Versuchsreihe entscheidet die absolute oder die relative Spielstrke darber, mit welcher Wahrscheinlichkeit jedes Individuum seine Gene an Nachkommen weitergeben darf. Die Methode, strikt voneinander getrennte Generationen zu verwenden, wird mit einem kontinuierlichen Austausch von Individuen verglichen. Dabei schneidet die kontinuierliche Verbesserung berraschend gut ab, was das Entwicklungstempo der Population betrifft. Bestimmte berlegungen legen nahe, dass die Chromosomen guter Spieler eine gewisse Struktur aufweisen mssen. Durch den Vergleich einer Versuchsreihe, die ausschlielich solche strukturierten Chromosomen verwendet, mit einer Reihe, die sich nicht an diese Vorgaben halten muss, kann gez