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Dissertation

Autor(en): Axel Reimann
Titel: Evolutionary algorithms and optimization
Gutachter: Frank Schweitzer; Heinz Mühlenbein; Werner Ebeling
Erscheinungsdatum: 05.12.2002
Volltext: pdf (urn:nbn:de:kobv:11-10019965)
Fachgebiet(e): Physik
Schlagwörter (ger): Evolutionärer Algorithmus, Entropie, RNA, Sekundärstruktur
Schlagwörter (eng): evolutionary algorithm, entropy, RNA, secondary structure
Einrichtung: Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I
Zitationshinweis: Reimann, Axel: Evolutionary algorithms and optimization; Dissertation, Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I , publiziert am 05.12.2002, urn:nbn:de:kobv:11-10019965
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Abstract (ger):
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Thema Evolutionäre Algorithmen und deren Verwendung für Optimierungsaufgaben. Im ersten Teil der Arbeit werden die theoretischen Grundlagen ausführlich dargelegt, die zum Verständnis der Problemstellung und der vorgeschlagenen Lösungsmöglichkeiten notwendig sind. Dazu gehören die Einführung des Konzeptes von Fitneßlandschaften, deren Eigenschaften sowie die kurze Darstellung bekannter stochastischer Optimierungsverfahren wie z.B. Simulated Annealing. Im Anschluß daran wird auf neue Verfahren - insbesondere gemischte Strategien - eingegangen und diese vergleichend gegenüber den herkömmlichen Verfahren abgegrenzt. Die neu entwickelten Verfahren werden an Modellproblemen getestet, welche im zweiten Teil der Arbeit vorgestellt werden. Verwendet wurden sowohl einfache theoretische Modelle wie Frustrierte Periodische Sequenzen als auch praktisch relevante Probleme wie das der RNA Sekundärstrukturen. Die verschiedenen Modellprobleme werden bezüglich ihrer Eigenschaften und Schwierigkeitsgrade untersucht und miteinander verglichen, um die Effizienz der verwendeten Optimierungsverfahren abschätzen zu können. Der dritte Teil der Arbeit präsentiert wichtige Ergebnisse der im Rahmen dieser Arbeit durchgeführten umfangreichen numerischen Simulationen. Es wird demonstriert, wie sensitiv die Optimierungsergebnisse von den verwendeten Parametern der Algorithmen (wie z.B. Ensemblegröße, Temperatur oder Mutationsrate) abhängen und das ein relativ scharf umrissenes evolutionäres Fenster der Parameter existiert, innerhalb dessen die Optimierungsresultate deutlich besser sind. Eine im Rahmen dieser Arbeit entwickelte adaptive Parametersteuerung wird an den im zweiten Teil vorgestellten Modellproblemen getestet und gezeigt, daß es möglich ist, den Optimierungsprozeß automatisch innerhalb des evolutionären Fensters zu halten. Der letzte Teil gibt Einblick in die im Rahmen dieser Arbeit verwendete Computer-Software und das vom Autor entwickelte Programmpaket. Es wird hervorgehoben, daß die in C++ objektorientiert und modular geschriebene Software leicht an andere Optimierungsaufgaben angepaßt werden kann und dank graphischer Benutzeroberfläche auch einfach zu bedienen ist.
Abstract (eng):
This work explores Evolutionary Algorithms and their application to optimization tasks. The work's first part gives detailed theoretical background information necessary to understand the problem and proposed solutions. This theoretical part includes the introduction of fitness landscapes, the investigation of their properties, and it briefly reiterates well known stochastic optimization strategies like Simulated Annealing. Finally, new strategies, in particular mixed stategies, are introduced and compared to traditional optimization techniques. In the second part of this work, the newly developed strategies are benchmarked using model problems such as 'Frustrated Periodic Sequences', or the analysis of RNA secondary structures. To evaluate the efficiency of different optimization strategies, the introduced model problems are compared with respect to their difficulty level. The third part of this work presents results of extensive numerical simulations demonstrating how sensitive the investigated algorithms depend on their respective control parameters (ensemble size, temperature, mutation rate). It is shown that there is always a distinct parameter window, the so-called evolutionary window, that clearly leads to improved optimization results. Going back to the model problems introduced in part two, a newly developed adaptive parameter control is presented that automatically keeps the optimization algorithm's parameters within the evolutionary window. In the final part of this work not only the software used, but also the software newly developed by this work's author is illuminated. It is emphasized that the new software was designed highly flexible to allow for easy adaptation to different optimization problems. A graphical user interface is provided for convenience.
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