Mutation

Die Mutation und ihre Wahrscheinlichkeit ist als sogenannte Basen- bzw. Bitmutation implementiert worden. Dies ist auch der Ansatz, welcher die in der Zelle ablaufenden Mechanismen am ehesten abbildet.

Diverse Untersuchungen über eine ``optimale'' Mutationsrate kommen in Ihrer Gesamtheit zu keinem konkreten Ergebnis. Praktisch jede Aufgabe und jeder verwendete Genetische Algorithmus verhält sich auf das Optimum dieses Werts anders. Als Referenzlinie kann jedoch die Aussage von de Jong (1975) aufgegriffen werden, dass alle Wahrscheinlichkeiten $\ge$ 0,1 ein Abdriften der GAen in den Random Search bewirken [39].

Zum Beispiel geben Schaffer, Caruna, Eshelman und Das in [46] als optimale Mutationsrate die empirisch ermittelte Formel $p_m\approx\frac{1.75}{n\sqrt{l}}$ an, mit $n$ als Populationsgröße. Theoretische Arbeiten von Bäck [2] schlagen eine Mutationsrate von $p_m=\frac{1}{l}$ vor, wobei $l$ die Genomlänge in Bits ist. In einer späteren Untersuchung von Bäck [4] erweitert der Autor seine Aussage, indem er vorschlägt, die Mutationsrate auf einen anderen Wert zu setzen, um das Ausbrechen aus lokalen Optima zu ermöglichen. Letztgenannte Arbeit basiert auf Experimenten mit individueller Selbstadaption der Mutationsraten und es werden leider keine genaueren Angaben über die Mutationsraten gemacht.

Es wurden deshalb als Basis Wahrscheinlichkeiten von 0,01 und 0,001 angenommen. Diese liegen einmal weit über und einmal weit unter den Vorschlägen von Bäck, sind aber immer noch bedeutend höher als die Mutationsraten aus der Natur. Dies wird durch die im Vergleich zur natürlichen Evolution kleinen Populationsgrößen bedingt. Setzt man zum Beispiel Mutationsraten von eins zu einer Million ein, so ist der Effekt nachweislich vernachlässigbar klein und man könnte sich die Mutation ganz sparen.