Evolutionary Computation – Effiziente datengetriebene Optimierung

 Evolutionäre Algorithmen: Optimierung durch Imitation

Evolutionäre Algorithmen sind Optimierungsverfahren, die Prinzipien der natürlichen Evolution und anderer natürlicher Prozesse imitieren. Anstatt strikt definierte Lösungswege vorzugeben, generieren sie viele mögliche Lösungsvorschläge und passen diese iterativ an, bis eine optimale oder zumindest sehr gute Lösung gefunden wird. Diese Vorgehensweise eignet sich besonders für komplexe Optimierungsprobleme mit einer großen Anzahl an Parametern oder starken nichtlinearen Effekten. Insbesondere werden sie häufig bei sogenannten Black-Box Problemen eingesetzt, also bei Problemen, über deren Eigenschaften nur begrenzte Informationen bekannt sind. 

Klassische Problemstellungen für Evolutionäre Algorithmen finden sich in allen Anwendungsbereichen. Hierzu gehören Routenoptimierungen, Planungsprobleme in der Produktion, Designoptimierungen von Strukturen, Entwicklung von Sensornetzwerken oder Portfoliooptimierungen in der Finanzwirtschaft. Im Bereich der Künstlichen Intelligenz und im Maschinellen Lernen spielen Evolutionäre Algorithmen heute eine wichtige Rolle im AutoML, also bei der Optimierung von Hyperparametern und dem Entwurf von Architekturen für neuronale Netze.   

Wie funktionieren Evolutionäre Algorithmen?

Evolutionäre Algorithmen benutzen simulierte Prozesse für Selektion, Mutation und Rekombination. Dadurch wird eine Vielzahl an Lösungsvorschlägen generiert, welche durch ein vorgegebenes Zielkriterium bewertet werden. Die besten Lösungsvorschläge werden anschließend weiterentwickelt. Dieser iterative Prozess erzeugt robuste Lösungen und ist leicht anpassbar auf spezifische Problemstellungen. Er erlaubt die Hinzunahme zusätzlicher Operationen für die Berücksichtigung von Nebenbedingungen oder speziellen Problemeigenschaften, wie zum Beispiel bei multikriteriellen oder multimodalen Entscheidungsproblemen.     

Historisch lassen sich vier Hauptströmungen unterscheiden: Genetische Algorithmen, Evolutionsstrategien, Genetische Programmierung und Evolutionäre Programmierung. In den letzten Jahrzehnten haben sich diese Grenzen jedoch zunehmend verwischt. Zusätzlich zeigte sich, dass Evolutionäre Algorithmen und schwarmbasierte Algorithmen, wie Partikelschwarmoptimierung, Differentielle Evolution oder Ameisenschwarmoptimierung, ähnliche Eigenschaften haben und gut miteinander kombiniert werden können. 

Welche Vorteile bietet EC? 

Evolutionäre Algorithmen sind problemunabhängige Lösungsansätze mit geringen Anforderungen an die Modellierung eines Systems. Dank ihrer Anpassungsfähigkeit reagieren sie auch auf Veränderungen in Echtzeit, was etwa für dynamische Märkte von Vorteil ist. Zudem ist es relativ einfach, Evolutionäre Algorithmen in bestehende Softwaresysteme zu integrieren und mit zusätzlichen Operationen zu erweitern. Darüber hinaus profitieren Unternehmen von der Skalierbarkeit: Ob ein Problem tausend oder eine Million Variablen umfasst, macht für das Grundprinzip nur einen geringen Unterschied. So können Evolutionäre Algorithmen auch bei stetig wachsenden Datenmengen effizient eingesetzt werden. Dies macht sie vielseitig und zukunftssicher und verhindert teure Umrüstungen. 

Fazit 

Evolutionäre Algorithmen sind ein leistungsfähiges Werkzeug zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme in verschiedenen Bereichen. Ihre Fähigkeit, in hochdimensionalen, nicht-linearen Räumen zu arbeiten, macht sie unverzichtbar für moderne Geschäftsprozesse und Innovationen. Durch ihren Einsatz können Unternehmen die Effizienz steigern, Kosten senken und innovative Lösungen für herausfordernde Probleme finden. 

Autor: Dr.-Ing. Steffen Finck ist Professor an der FH Vorarlberg und Senior Researcher im Forschungszentrum Business Informatics mit den Schwerpunkten Optimierung, Künstliche Intelligenz und Kreislaufwirtschaft.

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