Genetische Algorithmen - Anwendungsbereiche
Genetische Algorithmen werden hauptsächlich bei Optimierungsproblemen verschiedener Art verwendet, sie werden jedoch häufig auch in anderen Anwendungsbereichen verwendet.
In diesem Abschnitt listen wir einige Bereiche auf, in denen häufig genetische Algorithmen verwendet werden. Dies sind -
Optimization- Genetische Algorithmen werden am häufigsten bei Optimierungsproblemen verwendet, bei denen ein bestimmter Zielfunktionswert unter einem bestimmten Satz von Einschränkungen maximiert oder minimiert werden muss. Der Ansatz zur Lösung von Optimierungsproblemen wurde im gesamten Lernprogramm hervorgehoben.
Economics - GAs werden auch verwendet, um verschiedene Wirtschaftsmodelle wie das Spinnennetzmodell, die spieltheoretische Gleichgewichtsauflösung, die Preisgestaltung von Vermögenswerten usw. zu charakterisieren.
Neural Networks - GAs werden auch zum Trainieren neuronaler Netze verwendet, insbesondere wiederkehrender neuronaler Netze.
Parallelization - GAs haben auch sehr gute parallele Fähigkeiten und erweisen sich als sehr wirksame Mittel zur Lösung bestimmter Probleme und bieten auch einen guten Forschungsbereich.
Image Processing - GAs werden für verschiedene DIP-Aufgaben (Digital Image Processing) sowie für die dichte Pixelanpassung verwendet.
Vehicle routing problems - Mit mehreren weichen Zeitfenstern, mehreren Depots und einer heterogenen Flotte.
Scheduling applications - GAs werden auch verwendet, um verschiedene Planungsprobleme zu lösen, insbesondere das Problem der Zeiteinteilung.
Machine Learning - Wie bereits erwähnt, ist das genetisch basierte maschinelle Lernen (GBML) ein Nischenbereich des maschinellen Lernens.
Robot Trajectory Generation - GAs wurden verwendet, um den Weg zu planen, den ein Roboterarm nimmt, indem er sich von einem Punkt zum anderen bewegt.
Parametric Design of Aircraft - GAs wurden verwendet, um Flugzeuge zu konstruieren, indem die Parameter variiert und bessere Lösungen entwickelt wurden.
DNA Analysis - GAs wurden verwendet, um die Struktur der DNA unter Verwendung spektrometrischer Daten über die Probe zu bestimmen.
Multimodal Optimization - GAs sind offensichtlich sehr gute Ansätze für die multimodale Optimierung, bei denen wir mehrere optimale Lösungen finden müssen.
Traveling salesman problem and its applications - GAs wurden verwendet, um das TSP zu lösen, ein bekanntes kombinatorisches Problem, das neuartige Crossover- und Packungsstrategien verwendet.