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Als '''genetischer Operator''' werden [[Operator (Mathematik)|Operatoren]] bezeichnet, mit denen [[Evolutionärer Algorithmus|evolutionäre Algorithmen]] (EA) arbeiten. Mit EAs werden Lösungen für [[Optimierungsproblem]]e mit Prinzipien der natürlichen [[Evolution]] gesucht. Die Mechanismen, mit denen dabei einzelne Lösungskandidaten verändert werden, heißen genetische Operatoren. In der Literatur werden [[Selektion (evolutionärer Algorithmus)|Selektionsmechanismen]] oft auch zu diesen gezählt, obwohl sie im eigentlichen Sinn kein [[Genom (evolutionärer Algorithmus)|genetisches Material]] verändern, sondern Individuen aus einer Population auswählen. Genetische Operatoren dienen dazu, genetische Vielfalt zu erzeugen und zu erhalten ([[Mutation (evolutionärer Algorithmus)|Mutation]]<ref name="sel" details="Variation Operators (Mutation and Recombination), S. 31-33" /> und [[Transformation (evolutionärer Algorithmus)|Transformation]]<ref name="nimic" />), bestehende Lösungen (auch als [[Genom (evolutionärer Algorithmus)|Chromosomen]] bezeichnet) zu neuen Lösungen zu kombinieren ([[Rekombination (evolutionärer Algorithmus)|Rekombination]]<ref name="sel" details="Variation Operators (Mutation and Recombination), S. 31-33" />) und Lösungen auszuwählen ([[Selektion (evolutionärer Algorithmus)|Selektion]])<ref name="sel" details="Parent Selection Mechanism, S. 31" /><ref name="sel" details="Survivor Selection Mechanism (Replacement), S. 33–34" />.

Im weiten Sinne können deshalb unter genetischen Operatoren zusammengefasst werden:<ref name="ea" />
* Rekombination, die zufällige Kombination mehrerer Lösungen zu einer neuen und
* Mutation, die zufällige und ungerichtete Veränderung eines Lösungskandidaten,
* Transformation, die zufällige Veränderung eines Lösungskandidaten durch Chromosomenfragmente
* Selektion, die Auswahl von Lösungen aus der Population, entweder zur Rekombination oder zur Bestimmung der neuen Generation. Die Selektion basiert in der Regel auf der [[Fitnessfunktion|Fitness]] der Individuen.

Wie auch das allgemeine Funktionsprinzip der EAs haben alle genetischen Operatoren biologische Vorbilder: [[Mutation]], [[Transformation (Genetik)|Transformation]], [[Rekombination (Genetik)|Rekombination]] und [[Selektion (Evolution)|Selektion]].

== Einzelnachweise ==
<references>
<ref name="ea">{{Literatur
|Autor=Hartmut Pohlheim
|Titel=Evolutionäre Algorithmen
|Verlag=Springer
|Ort=Berlin, Heidelberg
|Datum=2000
|ISBN=978-3-642-63052-1
|DOI=10.1007/978-3-642-57137-4
|Kapitel=Grundlegende Verfahren und Operatoren
|Sprache=de
|Seiten=13-59
}}</ref>

<ref name="sel">{{Literatur |Autor=A.E. Eiben, J.E. Smith |Titel=Introduction to Evolutionary Computing |Auflage=2. |Verlag=Springer |Ort=Berlin, Heidelberg |Datum=2015 |Sprache=en |Reihe=Natural Computing Series |ISBN=978-3-662-44873-1 |DOI=10.1007/978-3-662-44874-8}}</ref>
<ref name="nimic">{{Literatur
|Autor=Riccardo Leardi
|Titel=Nature-inspired Methods in Chemometrics
|TitelErg=Genetic Algorithms and Artificial Neural Networks
|Sammelwerk=Data Handling in Science and Technology
|Band=23
|Auflage=1
|Seiten=38
|ISBN=9780444513502
|Verlag=Elsevier Science
|Datum=2003-12-17
|Umfang=402
}}</ref>
</references>

[[Kategorie:Evolutionärer Algorithmus]]

Genetischer Operator - Versionsgeschichte

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