Wurzelnäherung
mit genetischen Algorithmen

Erkenntnisse

• Ein zu groß gewählter Mutationsbereich bewirkt, dass fast alle generierten Werte ins Gegenteil mutierten; d.h. sie werden fast immer schlechter als das bisherige Optimum.
• Ein zu klein gewählter Mutationsbereich bewirkt, dass sich die Werte nur sehr langsam an das Optimum herantasten. Dies wird besonders deutlich, wenn die Startpopulation nur schlechte Zufallswerte enthält.
• Die Literatur nennt Mutationswerte um 0.02% bis 0.005% des gesuchten Wertes.
• Ein sorgfältig gewählter Wertebereich für die Startpopulation ist von entscheidender Bedeutung für eine möglichst schnelle Näherung. Schlechte Zufallszahlen können nur durch stärkere Mutation oder eine längere Laufzeit kompensiert werden.
• Die Literatur spricht von optimalen Populationen zwischen 50 und 1000 Individuen, andere Quellen von 100 bis 500.
• Es muß sichergestellt werden, dass keine doppelten Werte in der Population vorkommen, weil kleine Population sonst leicht mit ein und der selben Zahl gefüllt werden.
• Hier in diesem Beispiel ist die Mutation sinnlos. Sie bewirkt sogar das Gegenteil. Das Ausschließen von Zwillingen ist wesentlich effektiver.