+Im nächsten Schritt werden alle beteiligten Komparatoren gelöscht bzw.
+ersetzt: Komparatoren, die {\em nicht} zu einem Wechsel der Leitung geführt
+haben, werden ersatzlos gelöscht. Diese Komparatoren sind in
+Abbildung~\ref{fig:oe-transposition-cut0} grün markiert. Die Komparatoren, die
+zum Wechsel der Leitung geführt haben, werden durch sich kreuzende Leitungen
+ersetzt. Das Resultat ist eine Leitung, auf der das Minimum beziehungsweise
+das Maximum angenommen wird, die an unterster oder oberster Stelle endet und
+auf die keine Komparatoren mehr berührt
+(Abbildung~\ref{fig:oe-transposition-cut1}).
+
+Die Werte auf den verbleibenden $(n-1)$~Leitungen müssen vom restlichen
+Komparatornetzwerk immernoch sortiert werden: Wir haben lediglich die Position
+des Minimums oder des Maximums angenommen. Ein Sortiernetzwerk muss die
+Eingabe sortieren, egal auf welcher Leitung das Minimum~/ das Maximum liegt.
+Wir haben lediglich angefangen, das Sortiernetzwerk unter diese Annahme
+auszuwerten -- über die verbleibenden Eingänge haben wir keine Aussage
+getroffen. Entsprechend müssen die verbleibenden Ausgänge eine sortierte Liste
+mit $(n-1)$~Elementen darstellen.
+
+Wenn wir die Minimum- beziehungsweise Maximum-Leitung entfernen
+(Abbildung~\ref{fig:oe-transposition-cut2}), bleibt das Sortiernetzwerk für
+$(n-1)$~Leitungen übrig. Je nachdem, ob auf einer Leitung ein Minimum oder ein
+Maximum angenommen wird, bezeichnen wir das eliminieren einer Leitung als
+\emph{Minimum-Schnitt} beziehungsweise \emph{Maximum-Schnitt}.
+
+Die letzte Abbildung, \ref{fig:oe-transposition-cut3}, zeigt das
+Sortiernetzwerk wieder mit den üblichen geraden Leitungen und die rot
+markierten Komparatoren wurden verschoben, so dass sich eine kompaktere
+Darstellung ergibt. Ausserdem ist das
+{\em Odd-Even-Transpositionsort-Netzwerk} für sieben Werte markiert. Der
+zusätzliche Komparator vor dem $\textrm{OET}(7)$ hat keinen Einfluss auf die
+Ausgabe und kann entfernt werden.
+
+\subsubsection{Anzahl möglicher und unterschiedlicher Schnittmuster}
+\label{sect:anzahl_schnittmuster}
+
+Der Eliminierungsschritt kann iterativ angewandt werden, um aus einem
+Sortiernetzwerk mit $n$~Ein\-gängen Sortiernetzwerke mit $n-1$, $n-2$,
+$n-3$,~\dots Eingängen zu erzeugen. Insbesondere können wir auf diese Art und
+Weise einen Sortiernetzwerk mit $2n$~Eingängen wieder auf ein Sortiernetzwerk
+mit $n$~Eingängen reduzieren. Das Anwenden mehrerer Minimum- und
+Maximum-Schnitte bezeichnen wir als \emph{Schnittmuster}.
+
+Zwei Schnittmuster heißen \emph{äquivalent} bezüglich~$S$, wenn ihre Anwendung
+auf das Sortiernetzwerk~$S$ das selbe Ergebnis liefert. Ansonsten heißen die
+Schnittmuster \emph{unterschiedlich} bezüglich~$S$.
+
+Bei einem Sortiernetzwerk mit $n$~Eingängen gibt es $2n$~Möglichkeiten eine
+Leitung zu entfernen: Auf jeder der $n$~Leitungen kann sowohl das Minimum als
+auch das Maximum angenommen werden. Wendet man das Verfahren iterativ an, um
+ein $n$-Sortiernetzwerk auf ein $m$-Sortiernetzwerk zu reduzieren, ergeben
+sich insgesamt
+\begin{displaymath}
+ \prod_{i=n}^{m+1} 2i = 2^{n-m} \frac{n!}{m!}
+ \quad (n > m)
+\end{displaymath}
+\emph{mögliche} Schnittmuster. Diese Schnittmuster sind nicht alle
+unterschiedlich. Legt man beispielsweise das Minimum auf die unterste Leitung
+und das Maximum auf die oberste Leitung eines Standard-Sortiernetzwerks,
+führen beide Reihenfolgen zum selben Ergebnis.
+
+\textit{Moritz Mühlenthaler} zeigt in seiner Arbeit (\todo{Referenz}), dass
+es möglich ist, mehrere Eingänge gleichzeitig mit Minimum beziehungsweise
+Maximum vorzubelegen. Dadurch wird die Anzahl der möglichen Schnittmuster
+reduziert, die Menge der so erzeugbaren Sortiernetzwerke bleibt aber
+unverändert. Die Anzahl der möglichen Schnittmuster setzt sich zusammen aus
+der Anzahl von Möglichkeiten, $n-m$~Leitungen aus $n$ Leitungen auszuwählen,
+und die möglichen Minimum-~/ Maximum-Muster. Damit ergibt sich folgende
+Formel für die Anzahl der Schnittmuster:
+\begin{displaymath}
+ 2^{n-m} \cdot \left( \begin{array}{c} n \\ n-m \end{array} \right)
+ = 2^{n-m} \cdot \frac{n!}{(n-m)! m!}
+ = 2^{n-m} \cdot \frac{n!}{m!} \cdot \frac{1}{(n-m)!}
+ \quad (n > m)
+\end{displaymath}
+
+Die Anzahl der möglichen Schnittmuster wird mit der Anzahl der zu entfernenden
+Leitungen sehr schnell sehr groß. Um ein Sortiernetzwerk mit 32~Eingängen auf
+ein Sortiernetzwerk mit 16~Eingängen zu reduzieren, ist ein Schmittmuster mit
+16~Schnitten notwendig, für das es bereits etwa ${3,939 \cdot 10^{13}}$
+Möglichkeiten gibt. Ein Ausprobieren aller Möglichkeiten ist für große
+Netzwerke nicht oder nur unter erheblichem Ressourcenaufwand möglich.
+
+Die Anzahl der \emph{unterschiedlichen} Schnittmuster ist allerdings kleiner
+als die Anzahl der möglichen Schnittmuster. Für jeden Komparator auf der
+ersten Stufe gibt es neun verschiedene Eingangskonfigurationen: Für beide
+Eingänge gibt es drei mögliche Eingangswerte, Minimum, Maximum und
+unspezifiziert. Es gibt drei Konfigurationen, bei denen an beiden Eingängen
+der gleiche Wert angelegt wird, und sechs Konfigurationen, bei denen sich die
+Werte unterscheiden.
+
+Bei diesen letzten sechs Konfigurationen werden je zwei auf das selbe
+Ausgangmuster abgebildet, weil die Position des Minimums beziehungsweise des
+Maximums durch den Komparator vorgegeben wird. Das heißt, dass die neun
+unterschiedlichen Eingangsmuster nur sechs unterschiedliche Ausgangsmuster
+erzeugen. In der zweiten und allen folgenden Schichten kann man diesen
+Unterschied nicht mehr erkennen. In allen sechs Fällen, in denen sich die
+Eingänge unterscheiden, wird anschließend der Komparator entfernt, so dass
+sich die Resultate auch in der ersten Schicht nicht unterscheiden.
+
+\subsubsection{Der \textsc{SN-Evolution-Cut}-Algorithmus}
+\label{sect:sn-evolution-cut}
+
+Das Programm \textsc{SN-Evolution-Cut} implementiert einen evolutionären
+Algorithmus, der zu einem gegebenen Sortiernetzwerk und einer gewünschten
+Leitungszahl ein Schnittmuster sucht, dass ein Sortiernetzwerk mit einer
+möglichst geringen Anzahl von Komparatoren und Schichten ergibt. Zur Bewertung
+von Sortiernetzwerken siehe auch Abschnitt~\ref{sect:bewertung}. Mit diesem
+Algorithmus wurden zu einer Reihe von „interessanten“ Netzwerken möglichst
+gute Schnittmuster gesucht.
+
+Der \textsc{SN-Evolution-Cut}-Algorithmus verwendet die \emph{Schnittmuster}
+als Individuen. Um zwei Individuen zu rekombinieren werden die ersten
+$r$~Schnitte des einen Schnittmusters verwendet und die letzten
+${c-r}$~Schnitte des zweiten Schmittmusters. $r$ ist eine Zufallsvariable mit
+$0 \leqq r \leqq c$.
+
+Die Mutation setzt entweder die Leitungs-Nummer eines Schnitts~$i$ zufällig
+auf einen neuen Wert $l$ mit $0 \leqq l \le n-i$ oder invertiert die
+Schnitt-Richtung.
+
+% bitones Mergesort-Netzwerk
+
+In \cite{MW2010} zeigen \textit{Moritz Mühlenthaler} und \textit{Rolf Wanka},
+wie man einen bitonen Mischer, der nach Batchers Methode konstruiert wurde,
+durch systematisches Entfernen von Leitungen in einen ebenfalls bitonen
+Mischer mit der Hälfte der Leitungen transformiert. Diese alternativen Mischer
+sparen im Vergleich zu den Mischern, die nach Batchers Methode konstruiert
+werden, Komparatoren ein.
+
+Beispeilsweise geben \textit{Mühlenthaler} und \textit{Wanka} ein
+Sortiernetzwerk mit 16~Eingängen an, das mithilfe der alternativen Mischer
+konstruiert wurde. Dieses Sortiernetzwerk benötigt 68~Komparatoren, 12~weniger
+als das bitone Mergesort-Netzwerk nach Batchers Methode. Gegenüber Batchers
+Methode sparen so konstruierte Sortiernetzwerke ${\frac{1}{4}n(\log n - 1)}$
+Komparatoren ein.
+
+\begin{figure}
+ \begin{center}
+ \input{images/16-ec-1277186619.tex}
+ \end{center}
+ \caption{{\tt images/16-ec-1277186619.tex}: Sortiernetzwerk mit 16~Leitungen
+ und 68~Komparatoren in 10~Schichten. Das Netzwerk wurde von dem
+ Algorithmus \textsc{SN-Evolution-Cut} aus dem bitonen Mergesort-Netzwerk
+ $\operatorname{BS}(32)$ durch 16~Schnitte erzeugt.}
+ \label{fig:16-ec-1277186619}
+\end{figure}
+
+Startet man {\sc SN-Evolution-Cut} mit dem bitonen Mergesort-Netzwerk
+$\operatorname{BS}(32)$ und der Vorgabe 16~Leitungen zu entfernen, liefert der
+Algorithmus Sortiernetzwerke, die ebenfalls aus 68~Komparatoren bestehen. Ein
+16-Sortiernetzwerk, das auf diese Weise generiert wurde, ist in
+Abbildung~\ref{fig:16-ec-1277186619} zu sehen.
+
+% Odd-Even-Transpositionsort-Netzwerk
+
+Betrachtet man das Sortiernetzwerk in Abbildung~\ref{fig:16-ec-1277186619}, so
+ist keine Ähnlichkeit zu $\operatorname{BS}(32)$ oder $\operatorname{BS}(16)$
+erkennbar -- insbesondere die ersten Schichten des Netzwerks scheinen rein
+zufällig zu sein. Dies ist jedoch kein Eigenschaft des Algorithmus, sondern
+hängt insbesondere von der Eingabe ab. Wird \textsc{SN-Evolution-Cut}
+beispielsweise mit dem \emph{Odd-Even-Transpositionsort-Netzwerk}
+$\operatorname{OET}(n)$ und $m$~Schnitten gestartet, so ist das beste Ergebnis
+immer das $\operatorname{OET}(n-m)$-Netzwerk.
+
+\begin{figure}
+ \begin{center}
+ \input{images/16-ec-from-ps32.tex}
+ \end{center}
+ \caption{Sortiernetzwerk mit 16~Leitungen und 63~Komparatoren in
+ 10~Schichten. Das Netzwerk wurde von dem Algorithmus
+ \textsc{SN-Evolution-Cut} aus dem \emph{Pairwise-Sorting-Netzwerk}
+ $\operatorname{PS}(32)$ durch 16~Schnitte erzeugt.}
+ \label{fig:16-ec-from-ps32}
+\end{figure}
+
+% Pairwise-Sorting-Netzwerk
+
+Anders verhält sich das \emph{Pairwise-Sorting-Netzwerk}
+$\operatorname{PS}(n)$, das \textit{Ian Parberry} in seiner Arbeit „The
+Pairwise Sorting Network“ \cite{P1992} definiert. Startet man
+\textsc{SN-Evolution-Cut} mit $\operatorname{PS}(32)$ und der Vorgabe,
+16~Leitungen zu entfernen, erhält man ein Sortiernetzwerk, dass die gleiche
+Anzahl an Komparatoren und Schichten hat wie $\operatorname{PS}(16)$ und
+$\operatorname{OES}(16)$. Eines dieser Sortiernetzwerke ist in
+Abbildung~\ref{fig:16-ec-from-ps32} dargestellt.
+
+Obwohl das \emph{Pairwise-Sorting-Netzwerk} den \emph{Odd-Even-Mischer} nicht
+einsetzt und auch nicht auf einem Mischer basiert, ist der
+$\operatorname{OEM}(8,8)$ im Sortiernetzwerk in
+Abbildung~\ref{fig:16-ec-from-ps32} eindeutig erkennbar (Schichten~7--10). In
+den Schichten~1--6 erkennt man zwei unabhängige Sortiernetzerke, die
+strukturell identisch zu $\operatorname{PS}(8)$ sind -- die Schichten~1 und~2
+sowie 4~und~5 sind vertauscht, was jeweils zum selben Ergebnis nach dem
+Schichtenpaar führt.
+
+\begin{displaymath}
+\textit{Eingang}_i = \left\{ \begin{array}{rl}
+ -\infty & \quad \textrm{falls } i \operatorname{mod} 8 \in \{0, 6\} \\
+ \infty & \quad \textrm{falls } i \operatorname{mod} 8 \in \{2, 4\} \\
+ ? & \quad \mathrm{sonst}
+ \end{array} \right.
+\end{displaymath}
+
+\begin{figure}
+ \begin{center}
+ \input{images/32-pairwise-cut-16-pairwise.tex}
+ \end{center}
+ \caption{PS(32) mit 16 Schnitten zu PS(16).}
+ \label{fig:ps16-from-ps32}
+\end{figure}
+
+\begin{figure}
+ \begin{center}
+ \input{images/16-pairwise.tex}
+ \end{center}
+ \caption{Das $\operatorname{PS}(16)$-Sortiernetzwerk mit 8~Schnitten
+ ($\operatorname{MIN}(0,2,4,6), \operatorname{MAX}(9,11,13,15)$). Das
+ resultierende 8-Sortiernetzwerk ist $\operatorname{OES}(8)$.}
+ \label{fig:16-pairwise}
+\end{figure}
+
+Wendet man \textsc{SN-Evolution-Cut} auf $\operatorname{PS}(16)$ an, so kann
+man $\operatorname{OES}(8)$ erhalten.
+
+% Odd-Even-Mergesort-Netzwerk
+
+\todo{Schreibe noch etwas zum Odd-Even-Mergesort-Netzwerk.}
+
+\begin{itemize}
+ \item Beispiel: Moritz und Rolfs Optimierung für Bitonic-Sort.
+ \item Wie gut kann man durch wegschneiden werden?
+ \item Wieviele Schnitte ergeben das selbe Netzwerk? Oder andersrum: Wieviele
+ unterschiedliche Netzwerke kann ich erhalten? Wieviele Nachfolger hat ein
+ Netzwerk / Knoten in der Markov-Kette?
+ \item Abschnitt „Optimierung der Schnitte“ hier einbauen.
+\end{itemize}
+
+\section{Der \textsc{SN-Evolution}-Algorithmus}
+
+Um einen evolutionären Algorithmus für Sortiernetzwerke zu entwickeln, werden
+die vorgestellten Methoden kombiniert.
+
+\subsection{Bewertungsfunktion}\label{sect:bewertung}
+
+Um Sortiernetzwerke überhaupt optimieren zu können, muss zunächst die
+{\em Güte} eines Netzwerkes definiert werden. Prinzipiell gibt es zwei Ziele,
+die interessant sind: