\begin{center}
\input{images/oe-transposition-8.tex}
\end{center}
- \caption{Das \emph{Odd-Even-Transpositionsort}-Netzwerk mit acht Eingängen.}
+ \caption{Das \emph{Odd-Even-Transpositionsort}-Netzwerk mit 8~Eingängen.}
\label{fig:odd-even-transposition-08}
\end{figure}
\begin{center}
\input{images/batcher-8.tex}
\end{center}
- \caption{\bs{8}, Batchers \emph{bitones Mergesort}-Netzwerk für acht
- Eingänge. Markiert sind die beiden Instanzen von \bs{4} (rot), die beiden
- bitonen Mischer~\bm{4} (blau) und die Komparatoren, die im letzten
- rekursiven Schritt hinzugefügt wurden (grün).}
+ \caption{\bs{8}, Batchers \emph{bitones Mergesort}-Netzwerk für 8~Eingänge.
+ Markiert sind die beiden Instanzen von \bs{4} (rot), die beiden bitonen
+ Mischer~\bm{4} (blau) und die Komparatoren, die im letzten rekursiven
+ Schritt hinzugefügt wurden (grün).}
\label{fig:bitonic-08}
\end{figure}
\begin{center}
\input{images/oe-mergesort-8.tex}
\end{center}
- \caption{Das {\em Odd-Even-Mergesort-Netzwerk} für acht Eingänge. Markiert
+ \caption{Das {\em Odd-Even-Mergesort-Netzwerk} für 8~Eingänge. Markiert
sind die Instanzen von $\operatorname{OES}(4)$ (rot), die beiden
\emph{Odd-Even}-Mischer $\operatorname{OEM}(4)$ für gerade und ungerade
Leitungen (blau) und die im ersten Rekursionsschritt hinzugefügten
In Abbildung~\ref{fig:odd-even-mergesort-08} ist das \oes{8}-Sortiernetzwerk
zu sehen. Rot markiert sind die beiden rekursiven Instanzen
$\operatorname{OES}(4)$. Die anderen Blöcke stellen den
-\emph{Odd-Even}-Mischer für acht Leitungen dar: die beiden blauen Blöcke sind
+\emph{Odd-Even}-Mischer für 8~Leitungen dar: die beiden blauen Blöcke sind
die rekursiven Instanzen von $\operatorname{OEM}(4)$, der grüne Block markiert
die Komparatoren, die im ersten Rekursionsschritt hinzugefügt werden.
zusammenfügen.
Beispielsweise kann die Ausgabe von zwei \emph{bitonen Mergesort-Netzwerken}
-$\operatorname{BS}(8)$ mit je acht Leitungen mit dem
+$\operatorname{BS}(8)$ mit je 8~Leitungen mit dem
\emph{Odd-Even-Merge}-Netzwerk $\operatorname{OEM(8,8)}$ zu einer sortierten
Gesamtfolge zusammengefügt werden. Das resultierende Sortiernetzwerk besitzt
73~Komparatoren (zum Vergleich: $\operatorname{BS}(16)$ benötigt
\subsection{Selektion}
-Die \emph{Selektion} sorgt dafür, dass bessere Individuen eine größere
-Wahrscheinlichkeit haben zur nächsten Generation beizutragen. Diese
-Ungleichbehandlung von Individuen verschiedener Güte ist der Grund für das
-Streben des Algorithmus nach besseren Lösungen.
+Als \emph{Selektion} wird der Vorgang bezeichnet, der zwei Individuen zufällig
+aus der Population auswählt. Sie werden im folgenden Schritt miteinander
+rekombiniert. Die Auswahl der Individuen erfolgt zufällig, aber nicht
+gleichverteilt. So sorgt die \emph{Selektion} dafür, dass bessere Individuen
+eine größere Wahrscheinlichkeit haben zur nächsten Generation beizutragen.
+Diese Ungleichbehandlung von Individuen verschiedener Güte ist der Grund für
+das Streben des Algorithmus nach besseren Lösungen.
Obwohl dieser Vorteil für gute Individuen intuitiv als sehr gering erscheint,
-ist es sehr häufig, dass die \emph{Exploitation} überhand gewinnt und der
-Algorithmus vorschnell in Richtung eines lokalen Optimums optimiert.
+passiert es häufig, dass die Ausnutzung \emph{(Exploitation)} überhand gewinnt
+und der Algorithmus vorschnell in Richtung eines lokalen Optimums optimiert.
-Die in \textsc{SN-Evolution} implementierte Selektion lässt sich mithilfe von
-Pseudocode wie folgt beschreiben:
+Die in \textsc{SN-Evolution} implementierte Selektion eines Individuums lässt
+sich mit Pseudocode wie folgt beschreiben:
\begin{verbatim}
Gütesumme := 0
Auswahl := (leer)
gib Auswahl zurück
\end{verbatim}
+Diese Auswahl wird zweimal ausgeführt, um zwei Individuen für die
+Rekombination zu erhalten. Das heißt, dass die Individuen bei
+\textsc{SN-Evolution} stochastisch unabhängig voneinander ausgewählt werden.
+
\subsection{Rekombination}
\label{sect:sn-evolution:rekombination}
haben, 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.
+$k$~Schnitten gestartet, so ist das beste Ergebnis immer das
+$\operatorname{OET}(n-k)$-Netzwerk.
\subsection[Odd-Even-Mergesort-Netzwerk]{Versuche mit dem Odd-Even-Mergesort-Netzwerk}
\label{sect:sn-evolution-cut:oes}