Deterministischer Genetischer Algorithmus — Evolutionäre Optimierung ohne Zufälligkeit
Ein Deterministischer Genetischer Algorithmus (DGA) nutzt den strukturellen Rahmen der evolutionären Berechnung — Population, Selektion, Crossover und Ersetzung — mit ausschließlich deterministischen Operatoren und festen Entscheidungsregeln anstelle von stochastischer Stichprobenentnahme. Durch die Eliminierung von Zufälligkeit wird der Algorithmus vollständig reproduzierbar: Ein zweimaliges Ausführen auf demselben Problem liefert identische Lösungen, was ihn für rigoroses Benchmarking, Reproduzierbarkeitsstudien und Systeme, in denen Stochastizität unerwünscht ist, handhabbar macht.
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Quellen
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. ISBN: 9780201157673
- Mahfoud, S. W. (1995). Niching methods for genetic algorithms. IlliGAL Report No. 95001, University of Illinois at Urbana-Champaign. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Genetic Algorithm — Evolutionary optimization with deterministic selection and operators. ScholarGate. https://scholargate.app/de/simulation/deterministic-genetic-algorithm
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