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Wie im ersten Kapitel ausfuhrlich erlautert wairde, findet die Evolution auf der genetischen Ebene, der DNA, statt. Diese bestimmt durch einen selbstregulierenden Prozess die Bildung des Organismus, sowohl mit seinem Erscheinungsbild als auch dem Verhalten in Bezug auf die Umwelt. Die in evolutionaren Algorithmen betrachteten Kodiemngen sind sehr viel einfacher - wenn iiberhaupt eine Kodiemng benutzt wird. Die gesamte Bildung eines mehrzelligen Organismus durch die selbstorganisierte Spezialisiemng der Zellen bleibt ganzlich unberticksichtigt.

Es konnen viele unterschiedliche Wege durch die Evolution eingeschlagen werden, wodurch verschiedene Detaillosungen aus der jeweiligen Anpassung resultieren. Die natiirliclie Evolution hat kein iibergeordnetes, klar iiberpriifbares Ziel. Daher wird der Nutzen eines Allels auch nicht direkt gemessen, sondem indirekt im Vergleich mit anderen Allelen durch die Anzahl der Nachkommen als Fitness angenahert. Im Gegensatz dazu ist bei klassischen Optimierungsproblemen meist ein klares Bewertungskriterium fur die Qualitat eines Losungskandidaten vorhanden, das insbesondere keinen Zufallseinfliissen unterworfen ist.

Keine Zahl darf mehrfach in der Permutation vorkommen). Zunachst wird ein Mutationsoperator auf dem Raum der Permutationen gewahlt. 1), die zwei Zahlen in der Permutation miteinander vertauscht. Da sich lediglich die Position der Zahlen andert, erzeugt der Operator fiir alle Permutationen und Zufallszahlen wieder eine giiltige Permutation und stellt einen gtiltigen Mutationsoperator dar. So wird z. B. aus dem Individuum (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) durch Anwendung des Operators mit den Zufallszahlen u\=2 und U2 = 6 das Individuum (1, 6, 3, 4, 5, 2, 7, 8).