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3. Vergleichsexperiment
Als einzige Änderung gegenüber dem 2. Experiment wurde die Abkühlungsrate beim SA von
5 % auf 3 % gesenkt. Die Ergebnisse zeigt Bild 3-13:
Tabelle 3-6 Parametereinstellungen
GA
ES
SA
Anzahl Eltern
10
10
/
Anzahl Nachkommen
20
20
30
5 *
3,5714 **
Mutationsrate ( %)
/
Genanzahl Crossover
3
/
/
Elitistisch
Ja
Ja
/
Starttemperatur
/
/
180
Abkühlungsrate ( %)
/
/
3
Bild 3-13 Ergebnisse des Experiments
Auch hier erreicht das SA nicht die Leistungen des GA und der ES - die Standardversion des
SA reicht bei diesem Problem offensichtlich nicht aus. Insgesamt ist hier die ES derjenige
Algorithmus, der am besten abschneidet. Dies entspricht auch unseren allgemeinen Hinweisen
in 3.3, dass bei rein lokalen Veränderungen die ES häufig die günstigste Optimierungsstrategie
ist. Hier ist allerdings zusätzlich an unseren Hinweis in 3.5 zu erinnern, dass ein nicht topolo-
gisch strukturierter Lösungsraum für SA-Verfahren ein Problem darstellen kann, d. h. keine
günstigen Konvergenzprozesse erlaubt. Möglicherweise könnte die zusätzliche Einführung
einer topologischen Nachbarschaftsrelation hier dem SA zu besseren Ergebnissen verhelfen.
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