@phdthesis{Drangmeister2020, type = {Master Thesis}, author = {Robin Drangmeister}, title = {Verwendung von Subroutinen in der genetischen Programmierung zur L{\"o}sung allgemeiner Problemstellungen}, doi = {10.25968/opus-1714}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:960-opus4-17147}, year = {2020}, abstract = {Insbesondere aufgrund der Zugeh{\"o}rigkeit zum sehr aktuellen und viel betrachteten Thema Machine Learning ist die genetische Programmierung mit ihren vielseitigen Anwendungsm{\"o}glichkeiten ein sehr interessantes Gebiet. Wie in allen Forschungsschwerpunkten gibt es auch hier viele Ans{\"a}tze die standardm{\"a}{\"s}ige Vorgehensweise weiter zu verbessern – einer dieser Ans{\"a}tze ist die Verwendung von Subroutinen. Diese k{\"o}nnten in diesem Kontext auch als Methoden, Funktionen oder {\"a}hnliches bezeichnet werden und bedeuten, dass vom Algorithmus neben dem eigentlichen Programm auch wiederverwendbare Folgen von Anweisungen entwickelt werden, die {\"u}ber einen Bezeichner an beliebigen Stellen verwendet werden k{\"o}nnen. Hierf{\"u}r gibt es bereits diverse Konzepte, die in Tests sehr gute Ergebnisse erzielt haben und eine Verbesserung gegen{\"u}ber der standardm{\"a}{\"s}igen genetischen Programmierung ohne Subroutinen erreichen konnten. Diese Tests fanden allerdings immer in sehr spezialisierten Testumgebungen statt. Besonders interessant sind allerdings solche Systeme zur genetischen Programmierung, die (theoretisch) beliebige Probleme l{\"o}sen kann, da sie f{\"u}r eine Vielzahl von Problemstellungen verwendet werden k{\"o}nnen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, ob und inwiefern die Verwendung von Subroutinen auch in einem solchen allgemeinen System zur genetischen Programmierung, das theoretisch dazu in der Lage ist, beliebige Probleme zu l{\"o}sen, m{\"o}glich und sinnvoll ist.}, language = {de} }