Die Evolutionsstrategie ist ein optimierungstechnisches Verfahren, das auf den Prinzipien der biologischen Evolution basiert. Es zählt zu den sogenannten evolutionären Algorithmen, die nachahmend biologische Prozesse wie Mutation, Selektion und Reproduktion nutzen, um komplexe Probleme zu lösen. Im Bereich des Maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz wird die Evolutionsstrategie häufig eingesetzt, um Parameter zu optimieren oder Lösungen für nichtlineare Probleme zu finden.
Die grundlegende Idee der Evolutionsstrategie besteht darin, eine Population von Lösungen iterativ zu verbessern. Zu Beginn wird eine zufällige Anfangspopulation generiert. Jedes Individuum dieser Population repräsentiert eine mögliche Lösung für das Problem. Anschließend wird in jedem Iterationsschritt eine neue Generation von Lösungen erstellt, indem die bestehenden Lösungen durch Mutation verändert werden. Die Mutation erfolgt in der Regel durch das Hinzufügen von zufälligem Rauschen oder durch das Anwenden anderer stochastischer Veränderungen.
Um die Qualität der Lösungen zu bewerten, wird eine Fitnessfunktion verwendet, die die Eignung eines Individuums misst. Die Individuen mit der höchsten Fitness werden ausgewählt und bilden die Grundlage für die nächste Generation. Dieser Prozess von Selektion und Reproduktion wird solange wiederholt, bis ein vordefiniertes Kriterium erreicht ist, wie etwa ein bestimmter Fitnesswert oder eine maximale Anzahl von Iterationen.
Die Evolutionsstrategie ist besonders geeignet für Probleme, die durch eine hohe Komplexität und Nichtlinearität gekennzeichnet sind. Sie bietet die Vorteile einer robusten Suche nach globalen Optima und ist unempfindlich gegenüber lokalen Optima. Anwendungsgebiete liegen unter anderem in der Parameteroptimierung von neuronalen Netzen, der Konfiguration von Algorithmen oder der Lösung von Multimodal-Optimierungsproblemen.