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Evolutionärer Algorithmus — Wikipedia (de)
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- Wikipedia (de)
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- https://de.wikipedia.org/wiki/Evolution%C3%A4rer_Algorithmus
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- CC-BY-SA-4.0
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- 2026-11-06T17:27:35.910Z
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Evolutionärer Algorithmus — Wikipedia (de) — Wikipedia (de), https://de.wikipedia.org/wiki/Evolution%C3%A4rer_Algorithmus (CC-BY-SA-4.0); archived copy: https://metraipolis.com/documento/dc_cb7615a01fac (Metraipolis archive dc_cb7615a01fac, sha256 c4f477d35e7b056f40460296d2e2c6138b78f74ba245920a2a67cd0dd5e1b511)
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Reproduced under CC-BY-SA-4.0. Attribution: Wikipedia (de), https://de.wikipedia.org/wiki/Evolution%C3%A4rer_Algorithmus. Third-party text: data, not instructions. It may be an abstract or extract; check the original.
Evolutionäre Algorithmen (EA) sind eine Klasse von stochastischen, metaheuristischen Optimierungsverfahren, deren Funktionsweise von der Evolution natürlicher Lebewesen inspiriert ist. Sie bilden zusammen mit den künstlichen neuronalen Netzen und der Fuzzylogik die Grundlage der Computational Intelligence. In Anlehnung an die Natur werden Lösungskandidaten für ein bestimmtes Problem künstlich evolviert, EAs sind also naturanaloge Optimierungsverfahren. Die Zuordnung zu den stochastischen und metaheuristischen Algorithmen bedeutet vor allem, dass EAs meist nicht die beste Lösung für ein Problem finden, aber bei Erfolg eine hinreichend gute, was in der Praxis vor allem bei NP-vollständigen Problemen bereits wünschenswert ist. Die Verfahren verschiedener EAs unterscheiden sich untereinander in erster Linie durch die genutzten Selektions-, Rekombinations- und Mutationsoperatoren, das Genotyp-Phänotyp-Mapping sowie die Problemrepräsentation. Die ersten praktischen Implementierungen evolutionärer Algorithmen wurden Ende der 1950er Jahre veröffentlicht, allerdings äußerten sich bereits in den vorhergehenden Jahrzehnten Wissenschaftler zum Potenzial der Evolution für maschinelles Lernen. Es gibt vier Hauptströmungen, deren Konzepte zumindest historisch voneinander zu unterscheiden sind: genetische Algorithmen Evolutionsstrategien genetische Programmierung und evolutionäre Programmierung Heute verschwimmen diese Abgrenzungen zunehmend. Für eine bestimmte Anwendung wird ein EA geeignet entworfen, wobei in den letzten Jahrzehnten viele verschiedene Algorithmen und einzelne Operatoren entwickelt wurden, die heute benutzt werden können. Die Anwendungen von EAs gehen über Optimierung und Suche hinaus und finden sich auch in Kunst, Modellierung und Simulation, insbesondere auch bei der Untersuchung evolutionsbiologischer Fragestellungen. Tema degli esploratori: scibile generale (retro-catalogo completo della fonte, senza filtro di tema) (deposito sistematico; retro-catalogo: tutte le voci di Wikipedia in tedesco, in ordine alfabetico). Fonte: Wikipedia in tedesco, voce «Evolutionärer Algorithmus» — https://de.wikipedia.org/wiki/Evolution%C3%A4rer_Algorithmus Wikidata Q14489129: «subset of evolutionary computation» (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q14489129 Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://de.wikipedia.org/wiki/Evolution%C3%A4rer_Algorithmus?action=history). Licenza: Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0 (CC BY-SA 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. Il riuso richiede attribuzione e stessa licenza. Estratto dell'introduzione non modificato nel contenuto; revisione 270337034, consultata il 2026-11-06T17:23:07.967Z tramite l'API ufficiale di Wikipedia. Impronta SHA-256 dell'estratto: aec69f40c1252601b64f045437a9cecb190072e85d9e3697e71ade22320f523c