Evolutionäre Prozesse

@misc{ehrilch1963the1,
    author = "Ehrilch, P. R. und Holm, R. W",
    title = "Der Prozess der Evolution",
    year = "1963",
    howpublished = "New York, McGraw-Hill, 347 S",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Ehrilch, P. R., und Holm, R. W., 1963, Der Prozess der Evolution: New York, McGraw-Hill, 347 S.}"
}

@article{doi101111j155856461975tb00851x,
    author = "Felsenstein, Joseph",
    title = "THE GENETIC BASIS OF EVOLUTIONARY CHANGE",
    year = "1975",
    journal = "Evolution",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.1975.tb00851.x",
    doi = "10.1111/j.1558-5646.1975.tb00851.x",
    openalex = "W1547248981"
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Es wird vorgeschlagen, dass die Evolution bei Pflanzen mit dem Auftreten von drei primären Strategien verbunden sein kann, die jeweils anhand einer Reihe von Merkmalen identifiziert werden können, einschließlich morphologischer Merkmale, Ressourcenallokation, Phänologie und Stressreaktion. Die kompetitive Strategie herrscht in produktiven, relativ wenig gestörten Vegetationen vor, die stress-tolerante Strategie ist mit kontinuierlich unproduktiven Bedingungen verbunden, und die ruderalische Strategie ist charakteristisch für stark gestörte, aber potenziell produktive Lebensräume. Ein dreieckiges Modell, das auf den drei Strategien basiert, lässt sich mit der Theorie der r- und K-Selektion in Einklang bringen, bietet Einblicke in die Prozesse der Vegetationsnachfolge und Dominanz und scheint in der Lage zu sein, auf Pilze und Tiere erweitert zu werden.

@article{doi101086283244,
    author = "Grime, J. P.",
    title = "Evidence for the Existence of Three Primary Strategies in Plants and Its Relevance to Ecological and Evolutionary Theory",
    year = "1977",
    journal = "The American Naturalist",
    abstract = "Es wird vorgeschlagen, dass die Evolution bei Pflanzen mit dem Auftreten von drei primären Strategien verbunden sein kann, die jeweils anhand einer Reihe von Merkmalen identifiziert werden können, einschließlich morphologischer Merkmale, Ressourcenallokation, Phänologie und Stressreaktion. Die kompetitive Strategie herrscht in produktiven, relativ wenig gestörten Vegetationen vor, die stress-tolerante Strategie ist mit kontinuierlich unproduktiven Bedingungen verbunden, und die ruderalische Strategie ist charakteristisch für stark gestörte, aber potenziell produktive Lebensräume. Ein dreieckiges Modell, das auf den drei Strategien basiert, lässt sich mit der Theorie der r- und K-Selektion in Einklang bringen, bietet Einblicke in die Prozesse der Vegetationsnachfolge und Dominanz und scheint in der Lage zu sein, auf Pilze und Tiere erweitert zu werden.",
    url = "https://doi.org/10.1086/283244",
    doi = "10.1086/283244",
    openalex = "W2055424972",
    references = "doi101038242344a0, doi101038250026a0, doi101086282454, doi101086282455, doi1015159781400881376, doi102307213332, doi1023072258728, doi10230725528056, doi1023073241344, doi105962bhltitle59991"
}

I. ÜBERSICHT UND MOTIVATION 1. Einleitung 2. Die Notwendigkeit einer evolutionären Theorie II. ORGANISATIONSTHEORETISCHE GRUNDLAGEN DER EVOLUTIONÄREN WIRTSCHAFTSTHEORIE 3. Die Grundlagen der gegenwärtigen Orthodoxie 4. Fähigkeiten 5. Organisationsfähigkeiten und Verhalten III. WIEDERHOLTE BEWERTUNG DER LEHRBUCHWIRTSCHAFTSLEHRE 6. Statisches Selektionsgleichgewicht 7. Reaktion von Unternehmen und Branchen auf veränderte Marktbedingungen IV. WACHSTUMSTHEORIE 8. Neoklassische Wachstumstheorie: Eine Kritik 9. Ein evolutionäres Modell des wirtschaftlichen Wachstums 10. Wirtschaftswachstum als reiner Selektionsprozess 11. Weitere Analyse von Suche und Selektion V. SCHUMPETERISCHER WETTBEREIB 12. Dynamischer Wettbewerb und technischer Fortschritt 13. Kräfte, die Konzentration unter schumpeterischem Wettbewerb erzeugen und begrenzen 14. Der schumpeterische Zielkonflikt erneut betrachtet VI. WIRTSCHAFTLICHES WOHLFAHRT UND POLITIK 15. Normative Ökonomie aus einer evolutionären Perspektive 17. Die Entwicklung öffentlicher Politiken und die Rolle der Analyse VII. SCHLUSSBETRACHTUNG 17. Rückblick und Ausblick Referenzen Index

@book{openalexw3124140110,
    author = "Winter und Sidney, G",
    title = "Eine evolutionäre Theorie des wirtschaftlichen Wandels",
    year = "1982",
    abstract = "I. ÜBERSICHT UND MOTIVATION 1. Einleitung 2. Die Notwendigkeit einer evolutionären Theorie II. ORGANISATIONSTHEORETISCHE GRUNDLAGEN DER EVOLUTIONÄREN WIRTSCHAFTSTHEORIE 3. Die Grundlagen der gegenwärtigen Orthodoxie 4. Fähigkeiten 5. Organisationsfähigkeiten und Verhalten III. WIEDERHOLTE BEWERTUNG DER LEHRBUCHWIRTSCHAFTSLEHRE 6. Statisches Selektionsgleichgewicht 7. Reaktion von Unternehmen und Branchen auf veränderte Marktbedingungen IV. WACHSTUMSTHEORIE 8. Neoklassische Wachstumstheorie: Eine Kritik 9. Ein evolutionäres Modell des wirtschaftlichen Wachstums 10. Wirtschaftswachstum als reiner Selektionsprozess 11. Weitere Analyse von Suche und Selektion V. SCHUMPETERISCHER WETTBEREIB 12. Dynamischer Wettbewerb und technischer Fortschritt 13. Kräfte, die Konzentration unter schumpeterischem Wettbewerb erzeugen und begrenzen 14. Der schumpeterische Zielkonflikt erneut betrachtet VI. WIRTSCHAFTLICHES WOHLFAHRT UND POLITIK 15. Normative Ökonomie aus einer evolutionären Perspektive 17. Die Entwicklung öffentlicher Politiken und die Rolle der Analyse VII. SCHLUSSBETRACHTUNG 17. Rückblick und Ausblick Referenzen Index",
    url = "https://openalex.org/W3124140110",
    openalex = "W3124140110"
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Zusammenfassung Zeitgenössische Partnerpräferenzen können wichtige Hinweise auf die menschliche Reproduktionsgeschichte liefern. Wenig ist über die Merkmale bekannt, die Menschen bei potenziellen Partnern schätzen. Fünf Vorhersagen wurden über Geschlechtsunterschiede in menschlichen Partnerpräferenzen auf der Grundlage evolutionärer Konzepte der elterlichen Investition, der sexuellen Selektion, der menschlichen Reproduktionsfähigkeit und sexueller Asymmetrien bezüglich der Gewissheit der Vaterschaft versus Mutterschaft getroffen. Die Vorhersagen konzentrierten sich darauf, wie jedes Geschlecht Erwerbsfähigkeit, Ambition— Fleiß, Jugend, körperliche Attraktivität und Keuschheit bewertet. Die Vorhersagen wurden an Daten aus 37 Stichproben getestet, die aus 33 Ländern auf sechs Kontinenten und fünf Inseln stammen (insgesamt N = 10.047). Für 27 Länder boten demografische Daten zum tatsächlichen Heiratsalter eine Validitätsprüfung der Fragebogendaten. Es wurde festgestellt, dass Frauen Hinweise auf die Ressourcengewinnung bei potenziellen Partnern höher bewerten als Männer. Merkmale, die die Reproduktionsfähigkeit signalisieren, wurden von Männern höher bewertet als von Frauen. Diese Geschlechtsunterschiede können auf unterschiedliche evolutionäre Selektionsdrücke auf menschliche Männer und Frauen hinweisen; sie liefern starke interkulturelle Belege für aktuelle Geschlechtsunterschiede in Reproduktionsstrategien. Die Diskussion konzentriert sich auf unmittelbare Mechanismen, die Partnerpräferenzen zugrunde liegen, Konsequenzen für den menschlichen intrasexuellen Wettbewerb und die Grenzen dieser Studie.

@article{doi101017s0140525x00023992,
    author = "Buss, David M.",
    title = "Geschlechtsunterschiede in menschlichen Partnerpräferenzen: Evolutionäre Hypothesen, die in 37 Kulturen getestet wurden",
    year = "1989",
    journal = "Behavioral and Brain Sciences",
    abstract = "Zusammenfassung Zeitgenössische Partnerpräferenzen können wichtige Hinweise auf die menschliche Reproduktionsgeschichte liefern. Wenig ist über die Merkmale bekannt, die Menschen bei potenziellen Partnern schätzen. Fünf Vorhersagen wurden über Geschlechtsunterschiede in menschlichen Partnerpräferenzen auf der Grundlage evolutionärer Konzepte der elterlichen Investition, der sexuellen Selektion, der menschlichen Reproduktionsfähigkeit und sexueller Asymmetrien bezüglich der Gewissheit der Vaterschaft versus Mutterschaft getroffen. Die Vorhersagen konzentrierten sich darauf, wie jedes Geschlecht Erwerbsfähigkeit, Ambition— Fleiß, Jugend, körperliche Attraktivität und Keuschheit bewertet. Die Vorhersagen wurden an Daten aus 37 Stichproben getestet, die aus 33 Ländern auf sechs Kontinenten und fünf Inseln stammen (insgesamt N = 10.047). Für 27 Länder boten demografische Daten zum tatsächlichen Heiratsalter eine Validitätsprüfung der Fragebogendaten. Es wurde festgestellt, dass Frauen Hinweise auf die Ressourcengewinnung bei potenziellen Partnern höher bewerten als Männer. Merkmale, die die Reproduktionsfähigkeit signalisieren, wurden von Männern höher bewertet als von Frauen. Diese Geschlechtsunterschiede können auf unterschiedliche evolutionäre Selektionsdrücke auf menschliche Männer und Frauen hinweisen; sie liefern starke interkulturelle Belege für aktuelle Geschlechtsunterschiede in Reproduktionsstrategien. Die Diskussion konzentriert sich auf unmittelbare Mechanismen, die Partnerpräferenzen zugrunde liegen, Konsequenzen für den menschlichen intrasexuellen Wettbewerb und die Grenzen dieser Studie.",
    url = "https://doi.org/10.1017/s0140525x00023992",
    doi = "10.1017/s0140525x00023992",
    openalex = "W2157338817",
    references = "doi101007978146847862422, doi1010160022519364900384, doi1010160022519366901846, doi1010160162309582900279, doi1010160162309583900274, doi101016s0065260122x00026, doi101017cbo9780511806292, doi101017s0140525x00010128, doi10103711774000, doi10103712293000, doi101038246015a0, doi101038369716c0, doi101086284064, doi101111j155856461957tb02911x, doi101126science327542, doi1011425786, doi1011770022022190211001, doi101537ase188722495, doi1023072393017, doi1023072412191, doi1023072485224, doi1023072576242, doi1023075530, doi102307582242, doi1043249781315129266, doi10432497813151292667, doi1043249781410606266, doi105962bhltitle27468, doi105962bhltitle59991, doi105962bhltitle82303, openalexw1649242647, openalexw2000871817"
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Die mathematische Charakterisierung von Singularitäten mit Lipschitz-Exponenten wird besprochen. Sätze, die lokale Lipschitz-Exponenten von Funktionen aus der Entwicklung über Skalen hinweg ihres Wavelet-Transforms schätzen, werden besprochen. Es wird dann bewiesen, dass die lokalen Maxima des Wavelet-Transform-Moduls die Positionen von unregelmäßigen Strukturen erkennen und numerische Verfahren zur Berechnung ihrer Lipschitz-Exponenten bereitstellen. Das Wavelet-Transform von Singularitäten mit schnellen Oszillationen zeigt ein besonderes Verhalten, das separat untersucht wird. Die lokale Frequenz solcher Oszillationen wird aus den lokalen Maxima des Wavelet-Transform-Moduls gemessen. Es wurde numerisch gezeigt, dass ein- und zweidimensionale Signale mit guter Näherung aus den lokalen Maxima ihres Wavelet-Transform-Moduls rekonstruiert werden können. Als Anwendung wird ein Algorithmus entwickelt, der weißes Rauschen aus Signalen entfernt, indem die Entwicklung der Wavelet-Transform-Maxima über Skalen hinweg analysiert wird. In zwei Dimensionen deuten die Wavelet-Transform-Maxima auf die Position von Kanten in Bildern hin. >

@article{doi10110918119727,
    author = "Mallat, Stéphane und Hwang, Wen-Liang",
    title = "Singularity-Erkennung und -verarbeitung mit Wavelets",
    year = "1992",
    journal = "IEEE Transactions on Information Theory",
    abstract = "Die mathematische Charakterisierung von Singularitäten mit Lipschitz-Exponenten wird besprochen. Sätze, die lokale Lipschitz-Exponenten von Funktionen aus der Entwicklung über Skalen hinweg ihres Wavelet-Transforms schätzen, werden besprochen. Es wird dann bewiesen, dass die lokalen Maxima des Wavelet-Transform-Moduls die Positionen von unregelmäßigen Strukturen erkennen und numerische Verfahren zur Berechnung ihrer Lipschitz-Exponenten bereitstellen. Das Wavelet-Transform von Singularitäten mit schnellen Oszillationen zeigt ein besonderes Verhalten, das separat untersucht wird. Die lokale Frequenz solcher Oszillationen wird aus den lokalen Maxima des Wavelet-Transform-Moduls gemessen. Es wurde numerisch gezeigt, dass ein- und zweidimensionale Signale mit guter Näherung aus den lokalen Maxima ihres Wavelet-Transform-Moduls rekonstruiert werden können. Als Anwendung wird ein Algorithmus entwickelt, der weißes Rauschen aus Signalen entfernt, indem die Entwicklung der Wavelet-Transform-Maxima über Skalen hinweg analysiert wird. In zwei Dimensionen deuten die Wavelet-Transform-Maxima auf die Position von Kanten in Bildern hin. >",
    url = "https://doi.org/10.1109/18.119727",
    doi = "10.1109/18.119727",
    openalex = "W2152328854",
    references = "doi1023072981858"
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@book{doi1010079781461540809,
    author = "Roff, Derek A.",
    title = "Evolutionary Quantitative Genetics",
    year = "1997",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-1-4615-4080-9",
    doi = "10.1007/978-1-4615-4080-9",
    openalex = "W4229801755"
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Die evolutionäre Berechnung hat in den letzten zehn Jahren zunehmend Aufmerksamkeit erhalten, obwohl ihre Ursprünge in die späten 1950er Jahre zurückreichen. Dieser Artikel beleuchtet die Geschichte sowie den aktuellen Stand dieses schnell wachsenden Fachgebiets. Wir beschreiben den Zweck, die allgemeine Struktur und die Funktionsprinzipien verschiedener Ansätze, einschließlich genetischer Algorithmen (GA) (mit Verweisen auf genetische Programmierung (GP) und Klassifizierungssysteme (CS)), Evolutionsstrategien (ES) und evolutionäre Programmierung (EP), durch Analyse und Vergleich ihrer wichtigsten Bestandteile (d. h. Darstellungen, Variationsoperatoren, Reproduktion und Selektionsmechanismus). Abschließend geben wir einen kurzen Überblick über die vielfältigen Anwendungsbereiche, obwohl dies notwendigerweise unvollständig bleiben muss.

@article{doi1011094235585888,
    author = "Bäck, Thomas und Hammel, Ulrich und Schwefel, Hans–Paul",
    title = "Evolutionäre Berechnung: Kommentare zur Geschichte und zum aktuellen Stand",
    year = "1997",
    journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
    abstract = "Die evolutionäre Berechnung hat in den letzten zehn Jahren zunehmend Aufmerksamkeit erhalten, obwohl ihre Ursprünge in die späten 1950er Jahre zurückreichen. Dieser Artikel beleuchtet die Geschichte sowie den aktuellen Stand dieses schnell wachsenden Fachgebiets. Wir beschreiben den Zweck, die allgemeine Struktur und die Funktionsprinzipien verschiedener Ansätze, einschließlich genetischer Algorithmen (GA) (mit Verweisen auf genetische Programmierung (GP) und Klassifizierungssysteme (CS)), Evolutionsstrategien (ES) und evolutionäre Programmierung (EP), durch Analyse und Vergleich ihrer wichtigsten Bestandteile (d. h. Darstellungen, Variationsoperatoren, Reproduktion und Selektionsmechanismus). Abschließend geben wir einen kurzen Überblick über die vielfältigen Anwendungsbereiche, obwohl dies notwendigerweise unvollständig bleiben muss.",
    url = "https://doi.org/10.1109/4235.585888",
    doi = "10.1109/4235.585888",
    openalex = "W2105217850",
    references = "doi1010079783662033159"
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Vorwort. Einleitung. Vererbungsfähigkeit. Die genetische Korrelation. Richtungsselektion. Richtungsselektion und die korrelierte Reaktion. Richtungsselektion und die korrelierte Reaktion. Phänotypische Plastizität und Reaktionsnormen. Geschlechtsbezogene Effekte auf quantitative Variation. Flaschenhälse, endliche Populationen und Inzucht. Die Aufrechterhaltung genetischer Variation. Eine Zusammenfassung. Glossar der Begriffe. Glossar der Symbole. Referenzen. Sachregister. Taxonomisches Register.

@article{doi105860choice355054,
    title = "Evolutionäre quantitative Genetik",
    year = "1998",
    journal = "Choice Reviews Online",
    abstract = "Vorwort. Einleitung. Vererbungsfähigkeit. Die genetische Korrelation. Richtungsselektion. Richtungsselektion und die korrelierte Reaktion. Richtungsselektion und die korrelierte Reaktion. Phänotypische Plastizität und Reaktionsnormen. Geschlechtsbezogene Effekte auf quantitative Variation. Flaschenhälse, endliche Populationen und Inzucht. Die Aufrechterhaltung genetischer Variation. Eine Zusammenfassung. Glossar der Begriffe. Glossar der Symbole. Referenzen. Sachregister. Taxonomisches Register.",
    url = "https://doi.org/10.5860/choice.35-5054",
    doi = "10.5860/choice.35-5054",
    openalex = "W618189762"
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Evolutionäre Algorithmen (EAs) sind für Optimierungsprobleme mit mehreren, oft widersprüchlichen Zielfunktionen oft gut geeignet. Seit 1985 wurden verschiedene evolutionäre Ansätze zur mehrzieligen Optimierung entwickelt, die in einer einzigen Ausführung in der Lage sind, mehrere Lösungen gleichzeitig zu suchen. Die wenigen bisher durchgeführten vergleichenden Studien verschiedener Methoden bleiben jedoch größtenteils qualitativ und sind oft auf wenige Ansätze beschränkt. In diesem Papier werden vier mehrzielige EAs quantitativ verglichen, wobei ein erweitertes 0/1-Rucksackproblem als Grundlage dient. Darüber hinaus stellen wir einen neuen evolutionären Ansatz zur Mehrkriterienoptimierung vor, den strength Pareto EA (SPEA), der mehrere Merkmale früherer mehrzieliger EAs auf einzigartige Weise kombiniert. Er zeichnet sich durch (a) das externe Speichern nicht-dominierten Lösungen in einer zweiten, kontinuierlich aktualisierten Population, (b) die Bewertung der Fitness eines Individuums abhängig von der Anzahl der externen nicht-dominierten Punkte, die es dominieren, (c) die Erhaltung der Populationsvielfalt unter Verwendung der Pareto-Dominanzbeziehung und (d) die Integration eines Clustering-Verfahrens zur Verringerung der nicht-dominierten Menge ohne Zerstörung ihrer Eigenschaften aus. Die Proof-of-Principle-Ergebnisse, die an zwei künstlichen Problemen sowie einem größeren Problem, der Synthese eines digitalen Hardware-Software-Multiprozessorsystems, erzielt wurden, deuten darauf hin, dass SPEA beim Abtasten entlang des gesamten Pareto-optimalen Fronts und beim Verteilen der generierten Lösungen über die Kompromissfläche sehr effektiv sein kann. Darüber hinaus übertrifft SPEA die anderen vier mehrzieligen EAs eindeutig beim 0/1-Rucksackproblem.

@article{doi1011094235797969,
    author = "Zitzler, Eckart and Thiele, Lothar",
    title = "Multiobjective evolutionary algorithms: a comparative case study and the strength Pareto approach",
    year = "1999",
    journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
    abstract = "Evolutionäre Algorithmen (EAs) sind für Optimierungsprobleme mit mehreren, oft widersprüchlichen Zielfunktionen oft gut geeignet. Seit 1985 wurden verschiedene evolutionäre Ansätze zur mehrzieligen Optimierung entwickelt, die in einer einzigen Ausführung in der Lage sind, mehrere Lösungen gleichzeitig zu suchen. Die wenigen bisher durchgeführten vergleichenden Studien verschiedener Methoden bleiben jedoch größtenteils qualitativ und sind oft auf wenige Ansätze beschränkt. In diesem Papier werden vier mehrzielige EAs quantitativ verglichen, wobei ein erweitertes 0/1-Rucksackproblem als Grundlage dient. Darüber hinaus stellen wir einen neuen evolutionären Ansatz zur Mehrkriterienoptimierung vor, den strength Pareto EA (SPEA), der mehrere Merkmale früherer mehrzieliger EAs auf einzigartige Weise kombiniert. Er zeichnet sich durch (a) das externe Speichern nicht-dominierten Lösungen in einer zweiten, kontinuierlich aktualisierten Population, (b) die Bewertung der Fitness eines Individuums abhängig von der Anzahl der externen nicht-dominierten Punkte, die es dominieren, (c) die Erhaltung der Populationsvielfalt unter Verwendung der Pareto-Dominanzbeziehung und (d) die Integration eines Clustering-Verfahrens zur Verringerung der nicht-dominierten Menge ohne Zerstörung ihrer Eigenschaften aus. Die Proof-of-Principle-Ergebnisse, die an zwei künstlichen Problemen sowie einem größeren Problem, der Synthese eines digitalen Hardware-Software-Multiprozessorsystems, erzielt wurden, deuten darauf hin, dass SPEA beim Abtasten entlang des gesamten Pareto-optimalen Fronts und beim Verteilen der generierten Lösungen über die Kompromissfläche sehr effektiv sein kann. Darüber hinaus übertrifft SPEA die anderen vier mehrzieligen EAs eindeutig beim 0/1-Rucksackproblem.",
    url = "https://doi.org/10.1109/4235.797969",
    doi = "10.1109/4235.797969",
    openalex = "W2106334424",
    references = "doi105860choice270936, openalexw1639032689"
}

@article{doi101023a1007677805582,
    author = "Michalski, Ryszard S.",
    title = "LERNBARE EVOLUTIONSMODELL: Evolutionäre Prozesse, geleitet durch maschinelles Lernen",
    year = "2000",
    journal = "Machine Learning",
    url = "https://doi.org/10.1023/a:1007677805582",
    doi = "10.1023/a:1007677805582",
    openalex = "W1587104749",
    references = "doi1010079783662028308, doi1010079783662033159, doi101016b9781558603776500232, doi105860choice270936, doi105962bhltitle59991, doi105962bhltitle68064, doi105962bhltitle82303, doi107551mitpress10900010001, doi107551mitpress39270010001, openalexw1639032689"
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@article{doi101109cec2000870267,
    title = "Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation",
    year = "2000",
    url = "https://doi.org/10.1109/cec.2000.870267",
    doi = "10.1109/cec.2000.870267",
    openalex = "W4298110920"
}

In diesem Papier stellen wir einen systematischen Vergleich verschiedener evolutionärer Ansätze zur mehrzieloptimierung unter Verwendung von sechs sorgfältig ausgewählten Testfunktionen vor. Jede Testfunktion beinhaltet eine bestimmte Eigenschaft, die bekanntlich Schwierigkeiten im evolutionären Optimierungsprozess verursacht, hauptsächlich beim Konvergieren zum Pareto-optimalen Front (z. B. Multimodalität und Täuschung). Durch die Untersuchung dieser verschiedenen Problemeigenschaften separat ist es möglich, die Art von Problemen vorherzusagen, für die eine bestimmte Technik geeignet oder nicht geeignet ist. Allerdings deuten die experimentellen Ergebnisse im Gegensatz zu den vorherigen Vermutungen auf eine Hierarchie der betrachteten Algorithmen hin. Darüber hinaus sind die auftretenden Effekte ein Beweis dafür, dass die vorgeschlagenen Testfunktionen ausreichende Komplexität bieten, um mehrzieloptimierer zu vergleichen. Schließlich wird Elitismus als wichtiger Faktor zur Verbesserung der evolutionären mehrzieloptimierung gezeigt.

@article{doi101162106365600568202,
    author = "Zitzler, Eckart und Deb, Kalyanmoy und Thiele, Lothar",
    title = "Vergleich von Multiobjektiven Evolutionären Algorithmen: Empirische Ergebnisse",
    year = "2000",
    journal = "Evolutionäre Berechnung",
    abstract = "In diesem Papier stellen wir einen systematischen Vergleich verschiedener evolutionärer Ansätze zur mehrzieloptimierung unter Verwendung von sechs sorgfältig ausgewählten Testfunktionen vor. Jede Testfunktion beinhaltet eine bestimmte Eigenschaft, die bekanntlich Schwierigkeiten im evolutionären Optimierungsprozess verursacht, hauptsächlich beim Konvergieren zum Pareto-optimalen Front (z. B. Multimodalität und Täuschung). Durch die Untersuchung dieser verschiedenen Problemeigenschaften separat ist es möglich, die Art von Problemen vorherzusagen, für die eine bestimmte Technik geeignet oder nicht geeignet ist. Allerdings deuten die experimentellen Ergebnisse im Gegensatz zu den vorherigen Vermutungen auf eine Hierarchie der betrachteten Algorithmen hin. Darüber hinaus sind die auftretenden Effekte ein Beweis dafür, dass die vorgeschlagenen Testfunktionen ausreichende Komplexität bieten, um mehrzieloptimierer zu vergleichen. Schließlich wird Elitismus als wichtiger Faktor zur Verbesserung der evolutionären mehrzieloptimierung gezeigt.",
    url = "https://doi.org/10.1162/106365600568202",
    doi = "10.1162/106365600568202",
    openalex = "W2125899728"
}

@article{doi10100797894010058529,
    author = "Gingerich, Philip D.",
    title = "Rates of evolution on the time scale of the evolutionary process",
    year = "2001",
    journal = "Contemporary issues in genetics and evolution",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-94-010-0585-2\_9",
    doi = "10.1007/978-94-010-0585-2\_9",
    openalex = "W2116132452",
    references = "doi101093aibsbulletin2214b, doi101111j155856461976tb00911x, doi101111j155856461983tb00236x, doi101119113295, doi101126science1563775636, doi1023071435536, doi1023072408842, doi1023072981858, doi105860choice355054, openalexw3135630760"
}

@article{doi101023a1013311015886,
    author = "Gingerich, Philip D.",
    title = "Rates of evolution on the time scale of the evolutionary process",
    year = "2001",
    journal = "Genetica",
    url = "https://doi.org/10.1023/a:1013311015886",
    doi = "10.1023/a:1013311015886",
    openalex = "W4243454031",
    references = "doi1010079781461540809, doi101038387173a0, doi101086628623, doi101126science1563775636, doi101126science27553081934, doi1023071435536, doi1023072407703, doi1023072408842, doi1023072981858, openalexw3135630760"
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Vom Herausgeber: Evolutionäre Algorithmen sind relativ neu, aber sehr leistungsfähige Techniken, die verwendet werden, um Lösungen für viele reale Such- und Optimierungsprobleme zu finden. Viele dieser Probleme haben mehrere Ziele, was dazu führt, dass ein Satz optimaler Lösungen, sogenannte effektive Lösungen, benötigt wird. Es wurde festgestellt, dass die Verwendung evolutionärer Algorithmen eine hochwirksame Methode ist, um mehrere effektive Lösungen in einer einzigen Simulationsdurchführung zu finden. · Umfassende Abdeckung dieses wachsenden Forschungsbereichs · Führt jeden Algorithmus sorgfältig mit Beispielen und eingehender Diskussion ein · Enthält viele Anwendungen auf reale Probleme, einschließlich Ingenieurdesign und Planung · Enthält Diskussionen über fortgeschrittene Themen und zukünftige Forschung · Bietet Übungen und Lösungen, die die Verwendung als Lehrbuch oder für Selbststudium ermöglichen · Zugänglich für Personen mit begrenztem Wissen über klassische mehrzielige Optimierung und evolutionäre Algorithmen Die integrierte Darstellung von Theorie, Algorithmen und Beispielen wird Personen zugutekommen, die in den Bereichen Optimierung, optimales Design und evolutionäre Informatik arbeiten und forschen. Dieses Buch bietet eine hervorragende Einführung in die Verwendung evolutionärer Algorithmen in der mehrzieligen Optimierung und ermöglicht die Verwendung als Lehrbuch für den Graduiertenstudiengang oder für Selbststudium.

@book{openalexw1595498733,
    author = "Deb, Kalyanmoy und Kalyanmoy, Deb",
    title = "Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms",
    year = "2001",
    booktitle = "Andalas University Repository (Andalas University)",
    abstract = "Vom Herausgeber: Evolutionäre Algorithmen sind relativ neu, aber sehr leistungsfähige Techniken, die verwendet werden, um Lösungen für viele reale Such- und Optimierungsprobleme zu finden. Viele dieser Probleme haben mehrere Ziele, was dazu führt, dass ein Satz optimaler Lösungen, sogenannte effektive Lösungen, benötigt wird. Es wurde festgestellt, dass die Verwendung evolutionärer Algorithmen eine hochwirksame Methode ist, um mehrere effektive Lösungen in einer einzigen Simulationsdurchführung zu finden. · Umfassende Abdeckung dieses wachsenden Forschungsbereichs · Führt jeden Algorithmus sorgfältig mit Beispielen und eingehender Diskussion ein · Enthält viele Anwendungen auf reale Probleme, einschließlich Ingenieurdesign und Planung · Enthält Diskussionen über fortgeschrittene Themen und zukünftige Forschung · Bietet Übungen und Lösungen, die die Verwendung als Lehrbuch oder für Selbststudium ermöglichen · Zugänglich für Personen mit begrenztem Wissen über klassische mehrzielige Optimierung und evolutionäre Algorithmen Die integrierte Darstellung von Theorie, Algorithmen und Beispielen wird Personen zugutekommen, die in den Bereichen Optimierung, optimales Design und evolutionäre Informatik arbeiten und forschen. Dieses Buch bietet eine hervorragende Einführung in die Verwendung evolutionärer Algorithmen in der mehrzieligen Optimierung und ermöglicht die Verwendung als Lehrbuch für den Graduiertenstudiengang oder für Selbststudium.",
    openalex = "W1595498733",
    references = "doi1010029780470172254, doi1010079780387367972, doi1010079781461555636, doi1010079783662028308, doi1011094235996017, doi101109tevc2003810758, doi103929ethza004284029, doi107551mitpress10900010001, doi107551mitpress39270010001, openalexw225560312"
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@article{doi101016s0045782501003231,
    author = "Coello, Carlos A. Coello",
    title = "Theoretische und numerische Techniken zur Handhabung von Nebenbedingungen, die mit evolutionären Algorithmen verwendet werden: Eine Übersicht über den aktuellen Stand der Technik",
    year = "2002",
    journal = "Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering",
    url = "https://doi.org/10.1016/s0045-7825(01)00323-1",
    doi = "10.1016/s0045-7825(01)00323-1",
    openalex = "W2167580870",
    references = "doi1010079783662028308, doi1010160378475482901173, doi105962bhltitle59991, doi107551mitpress39270010001, openalexw1511493290"
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@article{doi101016s0169534702025545,
    author = "Lee, Carol Eunmi",
    title = "Evolutionäre Genetik invasiver Arten",
    year = "2002",
    journal = "Trends in Ecology \& Evolution",
    url = "https://doi.org/10.1016/s0169-5347(02)02554-5",
    doi = "10.1016/s0169-5347(02)02554-5",
    openalex = "W2155928419",
    references = "doi101038sjhdy6886170, doi101073pnas97137043, doi101073pnas97137051, doi101111j155856461951tb02788x, doi101126science2925517673, doi1016410006356820000500053eaecon23co2, doi1023072261425, doi1023072265769, doi1023072412809, doi104159harvard9780674865327, openalexw1554403518, openalexw1584633894"
}

Dieser Artikel enthält einen modernen Überblick über die Parallelisierungstechniken, die für evolutionäre Algorithmen (EAs) verwendet werden. Die Arbeit wird durch zwei grundlegende Tatsachen motiviert: 1) die verschiedenen Familien von EAs haben sich in den letzten Jahrzehnten natürlich angenähert, während parallele EAs (PEAs) noch an einer einheitlichen Untersuchung mangeln; und 2) es gibt eine große Anzahl von Verbesserungen in diesen Algorithmen und in ihrer Parallelisierung, die den Bedarf an einer umfassenden Übersicht erhöhen. Wir betonen die Unterschiede zwischen dem EA-Modell und seiner parallelen Implementierung im gesamten Artikel. Wir diskutieren die Vorteile und Nachteile von PEAs. Außerdem werden erfolgreiche Anwendungen erwähnt und offene Probleme identifiziert. Wir schlagen potenzielle Lösungen für diese Probleme vor und klassifizieren die verschiedenen Wege, auf denen aktuelle Ergebnisse in Theorie und Praxis dabei helfen, sie zu lösen. Schließlich stellen wir einen hochstrukturierten Hintergrund im Zusammenhang mit PEAs bereit, um Forscher auf die Vorteile der Dezentralisierung und Parallelisierung eines EA aufmerksam zu machen.

@article{doi101109tevc2002800880,
    author = "Alba, Enrique und Tomassini, Marco",
    title = "Parallelität und evolutionäre Algorithmen",
    year = "2002",
    journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
    abstract = "Dieser Artikel enthält einen modernen Überblick über die Parallelisierungstechniken, die für evolutionäre Algorithmen (EAs) verwendet werden. Die Arbeit wird durch zwei grundlegende Tatsachen motiviert: 1) die verschiedenen Familien von EAs haben sich in den letzten Jahrzehnten natürlich angenähert, während parallele EAs (PEAs) noch an einer einheitlichen Untersuchung mangeln; und 2) es gibt eine große Anzahl von Verbesserungen in diesen Algorithmen und in ihrer Parallelisierung, die den Bedarf an einer umfassenden Übersicht erhöhen. Wir betonen die Unterschiede zwischen dem EA-Modell und seiner parallelen Implementierung im gesamten Artikel. Wir diskutieren die Vorteile und Nachteile von PEAs. Außerdem werden erfolgreiche Anwendungen erwähnt und offene Probleme identifiziert. Wir schlagen potenzielle Lösungen für diese Probleme vor und klassifizieren die verschiedenen Wege, auf denen aktuelle Ergebnisse in Theorie und Praxis dabei helfen, sie zu lösen. Schließlich stellen wir einen hochstrukturierten Hintergrund im Zusammenhang mit PEAs bereit, um Forscher auf die Vorteile der Dezentralisierung und Parallelisierung eines EA aufmerksam zu machen.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2002.800880",
    doi = "10.1109/tevc.2002.800880",
    openalex = "W2166348281",
    references = "doi1010079783662033159"
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Traditionell werden Zuweisungs- und Planungsentscheidungen auf unterschiedlichen Ebenen des Produktionsmanagement-Rahmens getrennt getroffen. Die Kombination solcher Entscheidungen bringt zusätzliche Komplexität und neue Probleme mit sich. Wir stellen zwei neue Ansätze vor, um die Zuweisungs- und Job-Shop-Scheduling-Probleme (mit vollständiger oder teilweiser Flexibilität) gemeinsam zu lösen. Der erste Ansatz ist der Ansatz durch Lokalisierung (AL). Er ermöglicht die Lösung des Problems der Ressourcenallokation und die Erstellung eines idealen Zuweisungsmodells (Zuweisungsschemata). Der zweite Ansatz ist eine evolutionäre Methode, die durch das Zuweisungsmodell (generiert durch den ersten Ansatz) gesteuert wird. Bei einem solchen Ansatz wenden wir fortgeschrittene genetische Manipulationen an, um die Lösungsqualität zu verbessern. Wir erläutern auch einige praktische und theoretische Überlegungen zur Konstruktion einer robusteren Kodierung, die es uns ermöglicht, das flexible Job-Shop-Problem durch Anwendung genetischer Algorithmen (GAs) zu lösen. Zwei Beispiele werden vorgestellt, um die Effizienz der beiden vorgeschlagenen Methoden zu demonstrieren.

@article{doi101109tsmcc20021009117,
    author = "Kacem, Imed und Hammadi, Slim und Borne, Pierre",
    title = "Ansatz durch Lokalisierung und mehrzieloptimierende evolutionäre Optimierung für flexible Job-Shop-Scheduling-Probleme",
    year = "2002",
    journal = "IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part C (Applications and Reviews)",
    abstract = "Traditionell werden Zuweisungs- und Planungsentscheidungen auf unterschiedlichen Ebenen des Produktionsmanagement-Rahmens getrennt getroffen. Die Kombination solcher Entscheidungen bringt zusätzliche Komplexität und neue Probleme mit sich. Wir stellen zwei neue Ansätze vor, um die Zuweisungs- und Job-Shop-Scheduling-Probleme (mit vollständiger oder teilweiser Flexibilität) gemeinsam zu lösen. Der erste Ansatz ist der Ansatz durch Lokalisierung (AL). Er ermöglicht die Lösung des Problems der Ressourcenallokation und die Erstellung eines idealen Zuweisungsmodells (Zuweisungsschemata). Der zweite Ansatz ist eine evolutionäre Methode, die durch das Zuweisungsmodell (generiert durch den ersten Ansatz) gesteuert wird. Bei einem solchen Ansatz wenden wir fortgeschrittene genetische Manipulationen an, um die Lösungsqualität zu verbessern. Wir erläutern auch einige praktische und theoretische Überlegungen zur Konstruktion einer robusteren Kodierung, die es uns ermöglicht, das flexible Job-Shop-Problem durch Anwendung genetischer Algorithmen (GAs) zu lösen. Zwei Beispiele werden vorgestellt, um die Effizienz der beiden vorgeschlagenen Methoden zu demonstrieren.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tsmcc.2002.1009117",
    doi = "10.1109/tsmcc.2002.1009117",
    openalex = "W2166900052"
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@book{doi102307jctvjsf433,
    author = "Gould, Stephen Jay",
    title = "The Structure of Evolutionary Theory",
    year = "2002",
    booktitle = "Harvard University Press eBooks",
    url = "https://doi.org/10.2307/j.ctvjsf433",
    doi = "10.2307/j.ctvjsf433",
    openalex = "W4300925890"
}

* *1. Definition und Überarbeitung der Struktur der Evolutionstheorie * Teil I: Die Geschichte der darwinistischen Logik und Debatte *2. Das Wesen des Darwinismus und die Grundlage der modernen Orthodoxie: Eine Auslegung des Ursprungs der Arten *3. Samen der Hierarchie *4. Internalismus und Gesetze der Form: Prädarwinistische Alternativen zum Funktionalismus *5. Die fruchtbaren Facetten von Galtons Polyeder: Kanäle und Sprünge im postdarwinistischen Formalismus *6. Muster und Fortschritt auf der geologischen Bühne *7. Die moderne Synthese als begrenzter Konsens * Teil II: Hin zu einer überarbeiteten und erweiterten Evolutionstheorie *8. Arten als Individuen in der hierarchischen Selektionstheorie *9. Punctuated Equilibrium und die Validierung der makroevolutionären Theorie *10. Die Integration von Einschränkung und Anpassung (Struktur und Funktion) in Ontogenie und Phylogenie: Historische Einschränkungen und die Evolution der Entwicklung *11. Die Integration von Einschränkung und Anpassung (Struktur und Funktion) in Ontogenie und Phylogenie: Strukturelle Einschränkungen, Spandrels und die Zentralität der Exaptation in der Makroevolution *12. Ebenen der Zeit und Versuche der Extrapolation, mit einem Epilog über die Wechselwirkung von Allgemeiner Theorie und kontingenter Geschichte * Bibliographie * Index

@article{doi105860choice396411,
    author = "Gould, Stephen Jay",
    title = "The structure of evolutionary theory",
    year = "2002",
    journal = "Choice Reviews Online",
    abstract = "* *1. Definition und Überarbeitung der Struktur der Evolutionstheorie * Teil I: Die Geschichte der darwinistischen Logik und Debatte *2. Das Wesen des Darwinismus und die Grundlage der modernen Orthodoxie: Eine Auslegung des Ursprungs der Arten *3. Samen der Hierarchie *4. Internalismus und Gesetze der Form: Prädarwinistische Alternativen zum Funktionalismus *5. Die fruchtbaren Facetten von Galtons Polyeder: Kanäle und Sprünge im postdarwinistischen Formalismus *6. Muster und Fortschritt auf der geologischen Bühne *7. Die moderne Synthese als begrenzter Konsens * Teil II: Hin zu einer überarbeiteten und erweiterten Evolutionstheorie *8. Arten als Individuen in der hierarchischen Selektionstheorie *9. Punctuated Equilibrium und die Validierung der makroevolutionären Theorie *10. Die Integration von Einschränkung und Anpassung (Struktur und Funktion) in Ontogenie und Phylogenie: Historische Einschränkungen und die Evolution der Entwicklung *11. Die Integration von Einschränkung und Anpassung (Struktur und Funktion) in Ontogenie und Phylogenie: Strukturelle Einschränkungen, Spandrels und die Zentralität der Exaptation in der Makroevolution *12. Ebenen der Zeit und Versuche der Extrapolation, mit einem Epilog über die Wechselwirkung von Allgemeiner Theorie und kontingenter Geschichte * Bibliographie * Index",
    url = "https://doi.org/10.5860/choice.39-6411",
    doi = "10.5860/choice.39-6411",
    openalex = "W1539968307"
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@article{doi101016jtree200309010,
    author = "Olden, Julian D. und Poff, N. LeRoy und Douglas, Marlis R. und Douglas, Michael E. und Fausch, Kurt D.",
    title = "Ökologische und evolutionäre Konsequenzen der biotischen Homogenisierung",
    year = "2003",
    journal = "Trends in Ecology \& Evolution",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.tree.2003.09.010",
    doi = "10.1016/j.tree.2003.09.010",
    openalex = "W2159330259",
    references = "doi1010079789400958517, doi101016s0169534701022832, doi101016s0169534702000447, doi101016s0169534702025545, doi101016s0169534703000089, doi101016s0169534703001009, doi101016s0169534799016791, doi101046j13652745200000473x, doi101111j155856461954tb01504x, doi101111j155856461987tb02459x, doi101126science25350241099, doi101126science27753301300, doi101126science2885467854, doi101146annurevecolsys27183, doi1015159780691209418, doi1023072257385, doi1023072409086, doi102307jctvx5wbbh"
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In letzter Zeit hat sich das Interesse an evolutionärer Berechnung für sich ändernde Optimierungsprobleme erhöht. Der Artikel untersucht eine Reihe von Ansätzen, die den evolutionären Algorithmus mit implizitem oder explizitem Gedächtnis erweitern, schlägt ein neues Benchmarkproblem vor und untersucht unter welchen Umständen ein Gedächtnis hilfreich sein kann. Aus diesen Beobachtungen leiten wir einen neuen Weg ab, um die Vorteile eines Gedächtnisses zu erkunden, während seine negativen Nebenwirkungen minimiert werden.

@article{doi101109cec1999785502,
    author = "Branke, Juergen",
    title = "Memory enhanced evolutionary algorithms for changing optimization problems",
    year = "2003",
    abstract = "Recently, there has been increased interest in evolutionary computation applied to changing optimization problems. The paper surveys a number of approaches that extend the evolutionary algorithm with implicit or explicit memory, suggests a new benchmark problem and examines under which circumstances a memory may be helpful. From these observations, we derive a new way to explore the benefits of a memory while minimizing its negative side effects.",
    url = "https://doi.org/10.1109/cec.1999.785502",
    doi = "10.1109/cec.1999.785502",
    openalex = "W2148458253"
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Evolutionäre Phonologie ist eine Theorie von Lautmustern, die Ergebnisse aus der historischen Linguistik, der Phonetik und der phonologischen Theorie synthetisiert. In diesem Buch untersucht Juliette Blevins die Natur von Lautmustern und Lautveränderungen in der menschlichen Sprache über die letzten 7000–8000 Jahre, die Zeittiefe, für die die vergleichende Methode als relativ zuverlässig gilt. Dieses Buch stellt einen Ansatz zum Problem dar, wie genetisch nicht verwandte Sprachen, aus Familien, die so weit voneinander entfernt sind wie die nordamerikanischen indigenen Sprachen, die australischen Aborigines-Sprachen, die austronesischen Sprachen und die indogermanischen Sprachen, oft ähnliche Lautmuster aufweisen können, und behandelt auch das umgekehrte Problem, warum es bemerkenswerte Ausnahmen von den meisten Mustern gibt, die oft als universelle Tendenzen oder Beschränkungen betrachtet werden. Es argumentiert, dass in beiden Fällen ein formales Modell der Lautveränderung, das phonetische Variation und Muster der Fehlinterpretation integriert, nachgewiesene Lautsysteme erklären kann, ohne auf Markiertheit oder Natürlichkeit innerhalb der synchronen Grammatik Bezug zu nehmen.

@book{doi101017cbo9780511486357,
    author = "Blevins, Juliette",
    title = "Evolutionäre Phonologie: Die Entstehung von Lautmustern",
    year = "2004",
    abstract = "Evolutionäre Phonologie ist eine Theorie von Lautmustern, die Ergebnisse aus der historischen Linguistik, der Phonetik und der phonologischen Theorie synthetisiert. In diesem Buch untersucht Juliette Blevins die Natur von Lautmustern und Lautveränderungen in der menschlichen Sprache über die letzten 7000–8000 Jahre, die Zeittiefe, für die die vergleichende Methode als relativ zuverlässig gilt. Dieses Buch stellt einen Ansatz zum Problem dar, wie genetisch nicht verwandte Sprachen, aus Familien, die so weit voneinander entfernt sind wie die nordamerikanischen indigenen Sprachen, die australischen Aborigines-Sprachen, die austronesischen Sprachen und die indogermanischen Sprachen, oft ähnliche Lautmuster aufweisen können, und behandelt auch das umgekehrte Problem, warum es bemerkenswerte Ausnahmen von den meisten Mustern gibt, die oft als universelle Tendenzen oder Beschränkungen betrachtet werden. Es argumentiert, dass in beiden Fällen ein formales Modell der Lautveränderung, das phonetische Variation und Muster der Fehlinterpretation integriert, nachgewiesene Lautsysteme erklären kann, ohne auf Markiertheit oder Natürlichkeit innerhalb der synchronen Grammatik Bezug zu nehmen.",
    url = "https://doi.org/10.1017/cbo9780511486357",
    doi = "10.1017/cbo9780511486357",
    openalex = "W1493009933",
    references = "doi101038343066a0, doi105962bhltitle68064"
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Zusammenfassung: Kürzlich durchgeführte Studien haben die Geschwindigkeit der Evolution ökologisch wichtiger Phänotypen dokumentiert, die so schnell ist, dass sie das Ergebnis ökologischer Interaktionen während ihres Ablaufs beeinflussen kann. Beobachtungen dieser Art widersprechen der etablierten Weisheit, dass ökologische und evolutionäre Dynamiken auf sehr unterschiedlichen Zeitskalen ablaufen. Während einige Autoren die Schnelligkeit einer gemessenen evolutionären Rate durch Vergleich mit der gesamten Verteilung gemessener evolutionärer Raten bewertet haben, glauben wir, dass Ökologen sich hauptsächlich wegen des Potenzials schneller Evolution, ökologische Prozesse zu beeinträchtigen, für schnelle Evolution interessieren. Wir schlagen daher vor, schnelle Evolution als eine genetische Veränderung zu definieren, die schnell genug auftritt, um einen messbaren Einfluss auf gleichzeitige ökologische Veränderungen zu haben. Unter Verwendung dieser Definition schlagen wir ein Rahmenwerk vor, um die Raten ökologischer Veränderungen in Komponenten zu zerlegen, die durch gleichzeitige evolutionäre Veränderungen und durch Veränderungen in einem nicht-evolutionären Faktor (z. B. dichteabhängige Populationsdynamiken, abiotische Umweltveränderungen) angetrieben werden. Evolution wird in diesem ökologischen Kontext als schnell beurteilt, wenn ihr Beitrag zu ökologischen Veränderungen im Vergleich zum Beitrag anderer Faktoren groß ist. Wir stellen ein durchgerechnetes Beispiel dieses Ansatzes basierend auf einer theoretischen Räuber–Beute-Interaktion [Abrams, P. & Matsuda, H. (1997). Evolution, 51, 1740] vor und finden, dass in diesem System der Einfluss der Beute-Evolution auf die pro-Kopf-Wachstumsrate des Räubers 63 % derjenigen der internen ökologischen Dynamik beträgt. Anschließend schlagen wir analytische Methoden zur Messung dieser Beiträge in Feldsituationen vor und wenden sie auf zwei Langzeitdatensätze an, für die geeignete ökologische und evolutionäre Daten vorliegen. Für beide Datensätze wurden relativ hohe Raten evolutionärer Veränderungen festgestellt, wenn sie als Charakterveränderung in Standardabweichungen pro Generation (Haldanes) gemessen werden. Für Darwins Finken, die auf schwankende Niederschläge reagieren [Grant, P.R. & Grant, B.R. (2002). Science, 296, 707], schätzen wir, dass die evolutionäre Veränderung um einen Faktor von 2,2 schneller war als die ökologische Veränderung. Für eine Population von Süßwasser-Copepoden, deren Lebensgeschichte auf schwankende Fischprädation reagiert [Hairston, N.G. Jr & Dillon, T.A. (1990). Evolution, 44, 1796], finden wir, dass die evolutionäre Veränderung etwa ein Viertel der Rate der ökologischen Veränderung betrug – weniger als im Finken-Beispiel, aber dennoch beträchtlich. Diese Analysen unterstützen die Ansicht, dass es entscheidend ist, den Grad zu berücksichtigen, in dem die Attribute des untersuchten Systems gleichzeitig als Ergebnis schneller Evolution verändert werden, um zeitliche Dynamiken in ökologischen Prozessen zu verstehen.

@article{doi101111j14610248200500812x,
    author = "Hairston, Nelson G. und Ellner, Stephen P. und Geber, Monica A. und Yoshida, Takehito und Fox, Jennifer",
    title = "Schnelle Evolution und die Konvergenz von ökologischen und evolutionären Zeitskalen",
    year = "2005",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "Abstract Kürzlich durchgeführte Studien haben die Raten der Evolution ökologisch wichtiger Phänotypen dokumentiert, die so schnell sind, dass sie das Ergebnis ökologischer Interaktionen während ihres Verlaufs beeinflussen können. Beobachtungen dieser Art widersprechen der etablierten Weisheit, dass ökologische und evolutionäre Dynamiken auf sehr unterschiedlichen Zeitskalen ablaufen. Während einige Autoren die Schnelligkeit einer gemessenen evolutionären Rate durch Vergleich mit der gesamten Verteilung gemessener evolutionärer Raten bewertet haben, glauben wir, dass Ökologen sich hauptsächlich wegen des Potenzials schneller Evolution, ökologische Prozesse zu beeinflussen, für schnelle Evolution interessieren. Wir schlagen daher vor, schnelle Evolution als eine genetische Veränderung zu definieren, die schnell genug auftritt, um einen messbaren Einfluss auf gleichzeitige ökologische Veränderungen zu haben. Unter Verwendung dieser Definition schlagen wir ein Rahmenwerk vor, um Raten ökologischer Veränderungen in Komponenten zu zerlegen, die durch gleichzeitige evolutionäre Veränderungen und durch Veränderungen in einem nicht-evolutionären Faktor (z. B. dichteabhängige Populationsdynamiken, abiotische Umweltveränderungen) angetrieben werden. Evolution wird in diesem ökologischen Kontext als schnell eingestuft, wenn ihr Beitrag zu ökologischen Veränderungen im Vergleich zum Beitrag anderer Faktoren groß ist. Wir stellen ein durchgerechnetes Beispiel dieses Ansatzes basierend auf einer theoretischen Räuber-Beute-Interaktion [Abrams, P. \& Matsuda, H. (1997). Evolution, 51, 1740] bereit und finden, dass in diesem System der Einfluss der Evolution der Beute auf die pro-Kopf-Wachstumsrate des Räubers 63 % derjenigen der internen ökologischen Dynamik beträgt. Anschließend schlagen wir analytische Methoden zur Messung dieser Beiträge in Feldsituationen vor und wenden sie auf zwei langfristige Datensätze an, für die geeignete ökologische und evolutionäre Daten vorliegen. Für beide Datensätze wurden relativ hohe Raten evolutionärer Veränderungen festgestellt, wenn sie als Charakterveränderung in Standardabweichungen pro Generation (Haldanes) gemessen werden. Für Darwin's Finchen, die auf schwankende Niederschläge reagieren [Grant, P.R. \& Grant, B.R. (2002). Science, 296, 707], schätzen wir, dass die evolutionäre Veränderung um einen Faktor von 2,2 schneller war als die ökologische Veränderung. Für eine Population von Süßwasser-Copepoden, deren Lebensgeschichte auf schwankende Fischprädation reagiert [Hairston, N.G. Jr \& Dillon, T.A. (1990). Evolution, 44, 1796], finden wir, dass die evolutionäre Veränderung etwa ein Viertel der Rate der ökologischen Veränderung betrug – weniger als im Beispiel der Finchen, aber dennoch beträchtlich. Diese Analysen unterstützen die Ansicht, dass es entscheidend ist, den Grad zu berücksichtigen, in dem die Attribute des untersuchten Systems gleichzeitig als Ergebnis schneller Evolution verändert werden, um zeitliche Dynamiken in ökologischen Prozessen zu verstehen.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00812.x",
    doi = "10.1111/j.1461-0248.2005.00812.x",
    openalex = "W1541870771",
    references = "doi10100797894010058529, doi1010160169534787900280, doi101023a1013311015886, doi101038nature01767, doi101093aibsbulletin2214b, doi101126science1070315, doi101126science2224620159, doi101126science2925517673, doi1015159781400885695, doi101890030788, doi1023071435536, doi1023071445906, doi1023074785, doi105860choice306153"
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▪ Zusammenfassung Beim gemischten Befruchtungssystem, bei dem hermaphroditische Pflanzenarten sich sowohl durch Selbst- als auch durch Fremdbefruchtung fortpflanzen, handelt es sich um eine herausfordernde Aufgabe für Evolutionsbiologen. Die Theorie besagt, dass Inzuchtdepression, der Hauptselektionsfaktor, der der Evolution der Selbstbefruchtung entgegenwirkt, durch Selbstbefruchtung eliminiert werden kann, ein Prozess, der zu reinen Strategien entweder der Fremdbefruchtung oder der Selbstbefruchtung führen soll. Hier präsentieren wir aktualisierte Belege, die darauf hindeuten, dass gemischte Befruchtungssysteme bei Samenpflanzen häufig sind. Wir skizzieren die blüten- und Bestäubungsmechanismen, die zu einer intermediären Fremdbefruchtung führen können, überblicken die theoretischen Modelle, die die Stabilität der intermediären Fremdbefruchtung behandeln, und untersuchen relevante empirische Belege. Eine vergleichende Analyse geschätzter Inzucht-Koeffizienten und Fremdbefruchtungs-Raten deutet darauf hin, dass gemischte Befruchtung trotz starker Inzuchtdepression oft evolviert. Die adaptive Bedeutung der gemischten Befruchtung ist für jede Art noch nicht vollständig erklärt. Jüngere theoretische und empirische Arbeiten deuten darauf hin, dass zukünftige Fortschritte von einer besseren Integration von Studien zu blütenmechanismen, Genetik und Ökologie sowie von der Anerkennung der Variation selektiver Drücke im Raum und in der Zeit abhängen werden.

@article{doi101146annurevecolsys36091704175539,
    author = "Goodwillie, Carol und Kalisz, Susan und Eckert, Christopher G.",
    title = "The Evolutionary Enigma of Mixed Mating Systems in Plants: Occurrence, Theoretical Explanations, and Empirical Evidence",
    year = "2005",
    journal = "Annual Review of Ecology Evolution and Systematics",
    abstract = "▪ Zusammenfassung Beim gemischten Befruchtungssystem, bei dem hermaphroditische Pflanzenarten sich sowohl durch Selbst- als auch durch Fremdbefruchtung fortpflanzen, handelt es sich um eine herausfordernde Aufgabe für Evolutionsbiologen. Die Theorie besagt, dass Inzuchtdepression, der Hauptselektionsfaktor, der der Evolution der Selbstbefruchtung entgegenwirkt, durch Selbstbefruchtung eliminiert werden kann, ein Prozess, der zu reinen Strategien entweder der Fremdbefruchtung oder der Selbstbefruchtung führen soll. Hier präsentieren wir aktualisierte Belege, die darauf hindeuten, dass gemischte Befruchtungssysteme bei Samenpflanzen häufig sind. Wir skizzieren die blüten- und Bestäubungsmechanismen, die zu einer intermediären Fremdbefruchtung führen können, überblicken die theoretischen Modelle, die die Stabilität der intermediären Fremdbefruchtung behandeln, und untersuchen relevante empirische Belege. Eine vergleichende Analyse geschätzter Inzucht-Koeffizienten und Fremdbefruchtungs-Raten deutet darauf hin, dass gemischte Befruchtung trotz starker Inzuchtdepression oft evolviert. Die adaptive Bedeutung der gemischten Befruchtung ist für jede Art noch nicht vollständig erklärt. Jüngere theoretische und empirische Arbeiten deuten darauf hin, dass zukünftige Fortschritte von einer besseren Integration von Studien zu blütenmechanismen, Genetik und Ökologie sowie von der Anerkennung der Variation selektiver Drücke im Raum und in der Zeit abhängen werden.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.36.091704.175539",
    doi = "10.1146/annurev.ecolsys.36.091704.175539",
    openalex = "W2127588110",
    references = "doi10100797814615694425, doi101111j109583122000tb01221x, doi101146annureves15110184000433, doi105860choice355054, doi105962bhltitle110800, openalexw2491318968"
}

Bisher haben Quartär-Paläoökologen die Evolution als einen langsamen Prozess im Vergleich zum Klimawandel betrachtet und vorausgesagt, dass die primäre biologische Reaktion auf den sich ändernden Klimawandel nicht die Anpassung ist, sondern stattdessen (1) Persistenz in situ, wenn sich das sich ändernde Klima innerhalb der Toleranzgrenzen der Art befindet, (2) Verschiebungen des Verbreitungsgebiets (Migration) in Regionen, in denen das Klima derzeit innerhalb der Toleranzgrenzen der Art liegt, oder (3) Aussterben. Wir argumentieren hier, dass alle drei dieser Ergebnisse evolutionäre Prozesse beinhalten. Genetische Differenzierung innerhalb von Arten ist allgegenwärtig, häufig durch Anpassung von Populationen an unterschiedliche Umweltbedingungen. Nachweisbare adaptive Divergenz entwickelt sich auf einer Zeitskala, die dem Klimawandel vergleichbar ist, innerhalb von Jahrzehnten für krautige Pflanzenarten und innerhalb von Jahrhunderten oder Jahrtausenden für langlebigere Bäume, was impliziert, dass biologisch signifikante evolutionäre Reaktionen zeitlichen Klimaveränderungen folgen können. Modelle und empirische Studien deuten darauf hin, dass die Geschwindigkeit, mit der sich eine Population an eine sich ändernde Umwelt anpasst, die Besiedlungsrate neuer Lebensräume und damit die Migrationsrate, die Populationswachstumsrate und damit die Wahrscheinlichkeit des Aussterbens sowie das Wachstum und die Sterblichkeit einzelner Pflanzen und damit die Produktivität der regionalen Vegetation beeinflusst. Aktuelle Modelle und Experimente untersuchen die Stabilität von Art-Toleranzgrenzen, den Einfluss von Umweltgradienten auf Randpopulationen und das Zusammenspiel von Demografie, Genfluss, Mutationsrate und anderen genetischen Prozessen auf die Rate der Anpassung an veränderte Umgebungen. Neue Techniken ermöglichen es Ökologen, die Anpassung an sich ändernde Bedingungen direkt zu dokumentieren, indem sie alte Populationen aus in jahrzehntealtem Sediment verborgenen Propagula wiederbeleben. Verbesserte taxonomische Auflösung durch morphologische Studien von Makrofossilien und DNA, die aus Pollenkörnern und Makroresten gewonnen wurde, liefert zusätzliche Informationen über Verschiebungen des Verbreitungsgebiets, Veränderungen der Populationsgrößen und Aussterben. Die Zusammenarbeit zwischen Paläoökologen und Evolutionsbiologen kann die Interpretationen von Paläorekorden verfeinern und die Vorhersagen der biologischen Reaktion auf den erwarteten Klimawandel verbessern.

@article{doi101890030788,
    author = "Davis, Margaret B. and Shaw, Ruth G. and Etterson, Julie R.",
    title = "EVOLUTIONARY RESPONSES TO CHANGING CLIMATE",
    year = "2005",
    journal = "Ecology",
    abstract = "Bisher haben Quartär-Paläoökologen die Evolution als einen langsamen Prozess im Vergleich zum Klimawandel betrachtet und vorausgesagt, dass die primäre biologische Reaktion auf den sich ändernden Klimawandel nicht die Anpassung ist, sondern stattdessen (1) Persistenz in situ, wenn sich das sich ändernde Klima innerhalb der Toleranzgrenzen der Art befindet, (2) Verschiebungen des Verbreitungsgebiets (Migration) in Regionen, in denen das Klima derzeit innerhalb der Toleranzgrenzen der Art liegt, oder (3) Aussterben. Wir argumentieren hier, dass alle drei dieser Ergebnisse evolutionäre Prozesse beinhalten. Genetische Differenzierung innerhalb von Arten ist allgegenwärtig, häufig durch Anpassung von Populationen an unterschiedliche Umweltbedingungen. Nachweisbare adaptive Divergenz entwickelt sich auf einer Zeitskala, die dem Klimawandel vergleichbar ist, innerhalb von Jahrzehnten für krautige Pflanzenarten und innerhalb von Jahrhunderten oder Jahrtausenden für langlebigere Bäume, was impliziert, dass biologisch signifikante evolutionäre Reaktionen zeitlichen Klimaveränderungen folgen können. Modelle und empirische Studien deuten darauf hin, dass die Geschwindigkeit, mit der sich eine Population an eine sich ändernde Umwelt anpasst, die Besiedlungsrate neuer Lebensräume und damit die Migrationsrate, die Populationswachstumsrate und damit die Wahrscheinlichkeit des Aussterbens sowie das Wachstum und die Sterblichkeit einzelner Pflanzen und damit die Produktivität der regionalen Vegetation beeinflusst. Aktuelle Modelle und Experimente untersuchen die Stabilität von Art-Toleranzgrenzen, den Einfluss von Umweltgradienten auf Randpopulationen und das Zusammenspiel von Demografie, Genfluss, Mutationsrate und anderen genetischen Prozessen auf die Rate der Anpassung an veränderte Umgebungen. Neue Techniken ermöglichen es Ökologen, die Anpassung an sich ändernde Bedingungen direkt zu dokumentieren, indem sie alte Populationen aus in jahrzehntealtem Sediment verborgenen Propagula wiederbeleben. Verbesserte taxonomische Auflösung durch morphologische Studien von Makrofossilien und DNA, die aus Pollenkörnern und Makroresten gewonnen wurde, liefert zusätzliche Informationen über Verschiebungen des Verbreitungsgebiets, Veränderungen der Populationsgrößen und Aussterben. Die Zusammenarbeit zwischen Paläoökologen und Evolutionsbiologen kann die Interpretationen von Paläorekorden verfeinern und die Vorhersagen der biologischen Reaktion auf den erwarteten Klimawandel verbessern.",
    url = "https://doi.org/10.1890/03-0788",
    doi = "10.1890/03-0788",
    openalex = "W2155225809"
}

@article{doi101038nrc2013,
    author = "Merlo, Lauren M.F. und Pepper, John W. und Reid, Brian J. und Maley, Carlo C.",
    title = "Krebs als evolutionärer und ökologischer Prozess",
    year = "2006",
    journal = "Nature reviews. Cancer",
    url = "https://doi.org/10.1038/nrc2013",
    doi = "10.1038/nrc2013",
    openalex = "W2123558100",
    references = "doi1010021521187820001222121057aidbies330co2w, doi101016s0169534701021012, doi101016s0169534702024953, doi10103842701, doi101038nrg1088, doi101146annurevgenet341401, doi1023072407274"
}

@book{doi1010079780387367972,
    author = "Coello Coello, Carlos A.",
    title = "Evolutionary Algorithms for Solving Multi-Objective Problems",
    year = "2007",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-0-387-36797-2",
    doi = "10.1007/978-0-387-36797-2",
    openalex = "W1553373771",
    references = "doi1010029781119487142ch6, doi10100735404471999, doi10100797830302483524, doi10100797835402472272, doi10100797836427348302, doi1041359781071812082n394, doi109746sicetr1965351198"
}

Wir testeten die Fähigkeit von sechs quantitativen genetischen Modellen, die Evolution von phänotypischen Mitteln zu erklären, unter Verwendung einer umfangreichen Datenbank, die von Gingerich zusammengestellt wurde. Unser Ansatz unterscheidet sich von früheren Bemühungen dadurch, dass wir explizite Modelle des Evolutionsprozesses verwenden, deren Parameter aus gegenwärtigen Populationen geschätzt wurden, um eine große Stichprobe von Divergenzdaten auf vielen verschiedenen Zeitskalen zu analysieren. Wir zeigen, dass ein quantitatives genetisches Modell eine gute Anpassung an Daten zur phänotypischen Divergenz über Zeitskalen von wenigen Generationen bis zu 10 Millionen Generationen liefert. Das Schlüsselelement dieses Modells ist ein Fitness-Optimum, das innerhalb fester Grenzen wandert. Im Gegensatz dazu scheitern ein Modell der neutralen Evolution, Modelle mit einem stationären Optimum, das Brownsche oder weißes Rauschen unterliegt, ein Modell mit einem wandernden Optimum und ein Peak-Shift-Modell alle, die Daten auf den meisten oder allen Zeitskalen zu erklären. Wir diskutieren unsere Ergebnisse im Rahmen von Simpsons Konzept adaptiver Landschaften und Zonen. Unsere Analyse deutet darauf hin, dass der zugrundeliegende Prozess, der phänotypische Stasis verursacht, die Anpassung an ein Optimum ist, das innerhalb einer adaptiven Zone mit stabilen Grenzen wandert. Wir diskutieren die Implikationen unserer Ergebnisse für vergleichende Studien und Phylogenie-Inferenz basierend auf phänotypischen Merkmalen.

@article{doi101086510633,
    author = "Estes, Suzanne und Arnold, Stevan J.",
    title = "Auflösung des Stasis-Paradoxons: Modelle mit stabilisierender Selektion erklären evolutionäre Divergenz auf allen Zeitskalen",
    year = "2007",
    journal = "The American Naturalist",
    abstract = "Wir testeten die Fähigkeit von sechs quantitativen genetischen Modellen, die Evolution von phänotypischen Mitteln zu erklären, unter Verwendung einer umfangreichen Datenbank, die von Gingerich zusammengestellt wurde. Unser Ansatz unterscheidet sich von früheren Bemühungen dadurch, dass wir explizite Modelle des Evolutionsprozesses verwenden, deren Parameter aus gegenwärtigen Populationen geschätzt wurden, um eine große Stichprobe von Divergenzdaten auf vielen verschiedenen Zeitskalen zu analysieren. Wir zeigen, dass ein quantitatives genetisches Modell eine gute Anpassung an Daten zur phänotypischen Divergenz über Zeitskalen von wenigen Generationen bis zu 10 Millionen Generationen liefert. Das Schlüsselelement dieses Modells ist ein Fitness-Optimum, das innerhalb fester Grenzen wandert. Im Gegensatz dazu scheitern ein Modell der neutralen Evolution, Modelle mit einem stationären Optimum, das Brownsche oder weißes Rauschen unterliegt, ein Modell mit einem wandernden Optimum und ein Peak-Shift-Modell alle, die Daten auf den meisten oder allen Zeitskalen zu erklären. Wir diskutieren unsere Ergebnisse im Rahmen von Simpsons Konzept adaptiver Landschaften und Zonen. Unsere Analyse deutet darauf hin, dass der zugrundeliegende Prozess, der phänotypische Stasis verursacht, die Anpassung an ein Optimum ist, das innerhalb einer adaptiven Zone mit stabilen Grenzen wandert. Wir diskutieren die Implikationen unserer Ergebnisse für vergleichende Studien und Phylogenie-Inferenz basierend auf phänotypischen Merkmalen.",
    url = "https://doi.org/10.1086/510633",
    doi = "10.1086/510633",
    openalex = "W2120631206",
    references = "doi10100797894010058529, doi101023a1013311015886, doi101038scientificamerican117998, doi101046j14390388200200356x, doi101086284325, doi101086383584, doi101111j155856461983tb00236x, doi1023072485224, doi102307jctvjsf433, doi105860choice396411, openalexw1591710988, openalexw3135630760"
}

Diese Open-Source-Software ist vollständig in der R-Sprache geschrieben und ist über das Comprehensive R Archive Network (CRAN) unter http://cran.r-project.org/ frei verfügbar.

@article{doi101093bioinformaticsbtm538,
    author = "Harmon, Luke J. und Weir, Jason T. und Brock, Chad D. und Glor, Richard E. und Challenger, Wendell",
    title = "GEIGER: Untersuchung evolutionärer Strahlungen",
    year = "2007",
    journal = "Bioinformatics",
    abstract = "Diese Open-Source-Software ist vollständig in der R-Sprache geschrieben und ist über das Comprehensive R Archive Network (CRAN) unter http://cran.r-project.org/ frei verfügbar.",
    url = "https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btm538",
    doi = "10.1093/bioinformatics/btm538",
    openalex = "W2117368100",
    references = "doi10103844766, doi101093oso97801985052350010001, doi101111j001438202001tb00826x"
}

Zerlegung ist eine grundlegende Strategie in der traditionellen mehrzieligen Optimierung. Allerdings wurde sie bisher noch nicht weit verbreitet in der mehrzieligen evolutionären Optimierung eingesetzt. Dieser Artikel schlägt einen mehrzieligen evolutionären Algorithmus basierend auf Zerlegung (MOEA/D) vor. Er zerlegt ein mehrzieliges Optimierungsproblem in eine Reihe von skalaren Optimierungssubproblemen und optimiert diese gleichzeitig. Jedes Subproblem wird nur unter Verwendung von Informationen aus seinen wenigen benachbarten Subproblemen optimiert, was MOEA/D eine geringere Rechenkomplexität pro Generation als MOGLS und den nicht-dominierten Sortiergenetischen Algorithmus II (NSGA-II) verleiht. Experimentelle Ergebnisse haben gezeigt, dass MOEA/D mit einfachen Zerlegungsmethoden bei mehrzieligen 0-1-Rucksackproblemen und kontinuierlichen mehrzieligen Optimierungsproblemen MOGLS und NSGA-II übertrifft oder ähnlich performt. Es wurde gezeigt, dass MOEA/D mit Zielnormalisierung unterschiedlich skalierte Ziele bewältigen kann und MOEA/D mit einer fortschrittlichen Zerlegungsmethode eine Menge sehr gleichmäßig verteilter Lösungen für 3-Ziel-Testfälle erzeugen kann. Die Fähigkeit von MOEA/D mit kleiner Population, die Skalierbarkeit und Sensitivität von MOEA/D wurden in diesem Artikel ebenfalls experimentell untersucht.

@article{doi101109tevc2007892759,
    author = "Zhang, Qingfu und Li, Hui",
    title = "MOEA/D: Ein mehrzieliger evolutionärer Algorithmus basierend auf Zerlegung",
    year = "2007",
    journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
    abstract = "Zerlegung ist eine grundlegende Strategie in der traditionellen mehrzieligen Optimierung. Allerdings wurde sie bisher noch nicht weit verbreitet in der mehrzieligen evolutionären Optimierung eingesetzt. Dieser Artikel schlägt einen mehrzieligen evolutionären Algorithmus basierend auf Zerlegung (MOEA/D) vor. Er zerlegt ein mehrzieliges Optimierungsproblem in eine Reihe von skalaren Optimierungssubproblemen und optimiert diese gleichzeitig. Jedes Subproblem wird nur unter Verwendung von Informationen aus seinen wenigen benachbarten Subproblemen optimiert, was MOEA/D eine geringere Rechenkomplexität pro Generation als MOGLS und den nicht-dominierten Sortiergenetischen Algorithmus II (NSGA-II) verleiht. Experimentelle Ergebnisse haben gezeigt, dass MOEA/D mit einfachen Zerlegungsmethoden bei mehrzieligen 0-1-Rucksackproblemen und kontinuierlichen mehrzieligen Optimierungsproblemen MOGLS und NSGA-II übertrifft oder ähnlich performt. Es wurde gezeigt, dass MOEA/D mit Zielnormalisierung unterschiedlich skalierte Ziele bewältigen kann und MOEA/D mit einer fortschrittlichen Zerlegungsmethode eine Menge sehr gleichmäßig verteilter Lösungen für 3-Ziel-Testfälle erzeugen kann. Die Fähigkeit von MOEA/D mit kleiner Population, die Skalierbarkeit und Sensitivität von MOEA/D wurden in diesem Artikel ebenfalls experimentell untersucht.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2007.892759",
    doi = "10.1109/tevc.2007.892759",
    openalex = "W2143381319",
    references = "doi1010079780387367972, openalexw1595498733"
}

Ein neuer Fortschritt in der phylogenetischen vergleichenden Analyse kontinuierlicher Merkmale besteht in der expliziten, modellbasierten Messung des „phylogenetischen Signals" in Datensätzen, die aus Beobachtungen bestehen, die von Arten gesammelt wurden, die durch einen phylogenetischen Baum miteinander verwandt sind. Das phylogenetische Signal ist ein Maß für die statistische Abhängigkeit zwischen den Merkmalswerten von Arten aufgrund ihrer phylogenetischen Beziehungen. Obwohl das phylogenetische Signal ein Maß für Muster (statistische Abhängigkeit) ist, besteht in der Literatur dennoch eine weit verbreitete Tendenz, dieses Muster auf Aspekte des evolutionären Prozesses oder der Rate zurückzuführen. Dies kann teilweise auf die Wahrnehmung zurückzuführen sein, dass eine hohe evolutionäre Rate notwendigerweise zu einem niedrigen phylogenetischen Signal führt; und umgekehrt, dass eine niedrige evolutionäre Rate oder stabilisierende Selektion zu einem hohen phylogenetischen Signal führt (aufgrund der daraus resultierenden hohen Ähnlichkeit zwischen verwandten Arten). In dieser Studie verwenden wir individualbasierte numerische Simulationen auf stochastischen phylogenetischen Bäumen, um die Beziehung zwischen phylogenetischem Signal, Rate und evolutionärem Prozess zu klären. Unter dem einfachsten Modell für die quantitative Merkmalsentwicklung, der homogenen Raten-genetischen Drift, besteht keine Beziehung zwischen evolutionärer Rate und phylogenetischem Signal. Für andere Umstände, wie funktionelle Einschränkung, schwankende Selektion, Nischenkonservatismus und evolutionäre Heterogenität, ist die Beziehung zwischen Prozess, Rate und phylogenetischem Signal komplex. Aus diesen Gründen empfehlen wir gegen Interpretationen des evolutionären Prozesses oder der Rate basierend auf Schätzungen des phylogenetischen Signals.

@article{doi10108010635150802302427,
    author = "Revell, Liam J. und Harmon, Luke J. und Collar, David C.",
    title = "Phylogenetisches Signal, evolutionärer Prozess und Rate",
    year = "2008",
    journal = "Systematic Biology",
    abstract = {Ein neuer Fortschritt in der phylogenetischen vergleichenden Analyse kontinuierlicher Merkmale besteht in der expliziten, modellbasierten Messung des „phylogenetischen Signals" in Datensätzen, die aus Beobachtungen bestehen, die von Arten gesammelt wurden, die durch einen phylogenetischen Baum miteinander verwandt sind. Das phylogenetische Signal ist ein Maß für die statistische Abhängigkeit zwischen den Merkmalswerten von Arten aufgrund ihrer phylogenetischen Beziehungen. Obwohl das phylogenetische Signal ein Maß für Muster (statistische Abhängigkeit) ist, besteht in der Literatur dennoch eine weit verbreitete Tendenz, dieses Muster auf Aspekte des evolutionären Prozesses oder der Rate zurückzuführen. Dies kann teilweise auf die Wahrnehmung zurückzuführen sein, dass eine hohe evolutionäre Rate notwendigerweise zu einem niedrigen phylogenetischen Signal führt; und umgekehrt, dass eine niedrige evolutionäre Rate oder stabilisierende Selektion zu einem hohen phylogenetischen Signal führt (aufgrund der daraus resultierenden hohen Ähnlichkeit zwischen verwandten Arten). In dieser Studie verwenden wir individualbasierte numerische Simulationen auf stochastischen phylogenetischen Bäumen, um die Beziehung zwischen phylogenetischem Signal, Rate und evolutionärem Prozess zu klären. Unter dem einfachsten Modell für die quantitative Merkmalsentwicklung, der homogenen Raten-genetischen Drift, besteht keine Beziehung zwischen evolutionärer Rate und phylogenetischem Signal. Für andere Umstände, wie funktionelle Einschränkung, schwankende Selektion, Nischenkonservatismus und evolutionäre Heterogenität, ist die Beziehung zwischen Prozess, Rate und phylogenetischem Signal komplex. Aus diesen Gründen empfehlen wir gegen Interpretationen des evolutionären Prozesses oder der Rate basierend auf Schätzungen des phylogenetischen Signals.},
    url = "https://doi.org/10.1080/10635150802302427",
    doi = "10.1080/10635150802302427",
    openalex = "W2162399971",
    references = "doi101038217624a0, doi10103844766, doi101073pnas0507648103, doi101086284325, doi101086383584, doi101086510633, doi101093oso97801985052350010001, doi101093oso97801985464120010001, doi101111j001438202001tb00731x, doi101111j001438202003tb00285x, doi1023072529912, doi102307jctvjsf433, doi105860choice295104, doi105860choice396411"
}

Es ist unmöglich für Menschen, sich selbst oder ihre lange Vorgeschichte vor dem Menschen vollständig zu verstehen, ohne etwas über den Prozess (oder, genauer gesagt, die Prozesse) zu wissen, durch den unsere bemerkenswerte Spezies zu dem geworden ist, was sie ist. Dies ist, wie (fast) jeder weiß, die Evolution. Und obwohl die meisten von uns eine vage Vorstellung davon haben, worum es bei der Evolution geht, erkennen nur wenige, wie viele Faktoren typischerweise in den evolutionären Geschichten involviert waren, die zur Vielfalt der heutigen lebenden Welt geführt haben. Denn die Evolution ist nicht, wie wir oft glauben, ein einfacher, linearer Prozess; vielmehr ist es ein unordentliches Geschäft, das viele verschiedene Ursachen und Einflüsse beinhaltet.

@incollection{tattersall2008evolutionary,
    author = "Tattersall, Ian",
    title = "Evolutionary Processes",
    year = "2008",
    booktitle = "The World from Beginnings to 4000 BCE",
    abstract = "Es ist unmöglich für Menschen, sich selbst oder ihre lange Vorgeschichte vor dem Menschen vollständig zu verstehen, ohne etwas über den Prozess (oder, genauer gesagt, die Prozesse) zu wissen, durch den unsere bemerkenswerte Spezies zu dem geworden ist, was sie ist. Dies ist, wie (fast) jeder weiß, die Evolution. Und obwohl die meisten von uns eine vage Vorstellung davon haben, worum es bei der Evolution geht, erkennen nur wenige, wie viele Faktoren typischerweise in den evolutionären Geschichten involviert waren, die zur Vielfalt der heutigen lebenden Welt geführt haben. Denn die Evolution ist nicht, wie wir oft glauben, ein einfacher, linearer Prozess; vielmehr ist es ein unordentliches Geschäft, das viele verschiedene Ursachen und Einflüsse beinhaltet.",
    url = "https://doi.org/10.1093/oso/9780195167122.003.0001",
    doi = "10.1093/oso/9780195167122.003.0001",
    openalex = "W4388057727",
    pages = "1-17"
}

G. Evelyn Hutchinson schlug vor, mehr als ein halbes Jahrhundert zuvor, dass man die ökologische Nische einer Art als eine abstrakte Abbildung der Populationsdynamik auf einen Umweltraum charakterisieren kann, dessen Achsen abiotische und biotische Faktoren sind, die Geburten- und Sterberaten beeinflussen. Wenn ein Habitat Bedingungen innerhalb einer Artens Nische aufweist, sollte eine Population ohne Zuwanderung von externen Quellen bestehen bleiben, wohingegen sie bei Bedingungen außerhalb der Nische dem Aussterben ausgesetzt ist. Analysen von Artens Nischen sind unerlässlich, um die Kontrollmechanismen der geografischen Verbreitungsgrenzen von Arten zu verstehen und wie sich diese Grenzen in unserer sich rasch verändernden Welt verschieben können. Neue Entwicklungen in der Ökologie und der Evolutionsbiologie deuten darauf hin, dass es Zeit ist, Hutchisons Nischenkonzept erneut zu überprüfen und zu verfeinern. Nach einer Übersicht der Techniken zur Quantifizierung von Nischen untersuche ich Feinheiten, die sich aus den Auswirkungen von Arten auf ihre eigenen Umgebungen ergeben, der dichteabhängigen Modulation dessen, wie Individuen Umgebungen erfahren, sowie dem Zusammenspiel von Dispersal und zeitlicher Heterogenität bei der Bestimmung der Populationspersistenz. Darüber hinaus zeigt das evolutionäre Archiv über alle Zeitskalen ein Spektrum von Änderungsraten in Artens Nischen, von schneller Nischenentwicklung bis hin zu tiefgreifender Nischenkonservierung. Substantielle Herausforderungen im Zusammenhang mit der evolutionären Dimension der Hutchinsonschen Nische umfassen die Quantifizierung der Größe der entwickelten intraspezifischen und kladenebene Variation in Nischen sowie das Verständnis der Faktoren, die bestimmen, an welcher Stelle des Spektrums potenzieller evolutionärer Raten sich eine gegebene Linie befindet. Eine wachsende Theorie bietet Elemente eines konzeptionellen Rahmens zum Verständnis von Nischenkonservierung und -entwicklung und ebnet den Weg für eine evolutionäre Theorie der Nische.

@article{doi101073pnas0905137106,
    author = "Holt, Robert D.",
    title = "Bringing the Hutchinsonian niche into the 21st century: Ecological and evolutionary perspectives",
    year = "2009",
    journal = "Proceedings of the National Academy of Sciences",
    abstract = "G. Evelyn Hutchinson schlug vor, mehr als ein halbes Jahrhundert zuvor, dass man die ökologische Nische einer Art als eine abstrakte Abbildung der Populationsdynamik auf einen Umweltraum charakterisieren kann, dessen Achsen abiotische und biotische Faktoren sind, die Geburten- und Sterberaten beeinflussen. Wenn ein Habitat Bedingungen innerhalb einer Artens Nische aufweist, sollte eine Population ohne Zuwanderung von externen Quellen bestehen bleiben, wohingegen sie bei Bedingungen außerhalb der Nische dem Aussterben ausgesetzt ist. Analysen von Artens Nischen sind unerlässlich, um die Kontrollmechanismen der geografischen Verbreitungsgrenzen von Arten zu verstehen und wie sich diese Grenzen in unserer sich rasch verändernden Welt verschieben können. Neue Entwicklungen in der Ökologie und der Evolutionsbiologie deuten darauf hin, dass es Zeit ist, Hutchisons Nischenkonzept erneut zu überprüfen und zu verfeinern. Nach einer Übersicht der Techniken zur Quantifizierung von Nischen untersuche ich Feinheiten, die sich aus den Auswirkungen von Arten auf ihre eigenen Umgebungen ergeben, der dichteabhängigen Modulation dessen, wie Individuen Umgebungen erfahren, sowie dem Zusammenspiel von Dispersal und zeitlicher Heterogenität bei der Bestimmung der Populationspersistenz. Darüber hinaus zeigt das evolutionäre Archiv über alle Zeitskalen ein Spektrum von Änderungsraten in Artens Nischen, von schneller Nischenentwicklung bis hin zu tiefgreifender Nischenkonservierung. Substantielle Herausforderungen im Zusammenhang mit der evolutionären Dimension der Hutchinsonschen Nische umfassen die Quantifizierung der Größe der entwickelten intraspezifischen und kladenebene Variation in Nischen sowie das Verständnis der Faktoren, die bestimmen, an welcher Stelle des Spektrums potenzieller evolutionärer Raten sich eine gegebene Linie befindet. Eine wachsende Theorie bietet Elemente eines konzeptionellen Rahmens zum Verständnis von Nischenkonservierung und -entwicklung und ebnet den Weg für eine evolutionäre Theorie der Nische.",
    url = "https://doi.org/10.1073/pnas.0905137106",
    doi = "10.1073/pnas.0905137106",
    openalex = "W2015873058",
    references = "doi101086510633, openalexw332631162"
}

Interaktionen unter Artgenossen beeinflussen die soziale Evolution über zwei unterschiedliche, aber eng miteinander verbundene Wege. Erstens bieten sie die Möglichkeit für indirekte genetische Effekte (IGEs), bei denen in einem Individuum ausgedrückte Gene die Expression von Merkmalen in anderen beeinflussen. Zweitens können Interaktionen soziale Selektion erzeugen, wenn in einem Individuum ausgedrückte Merkmale die Fitness anderer beeinflussen. Hier präsentieren wir ein quantitatives genetisches Modell der multivariaten Merkmalsentwicklung, das die Effekte sowohl von IGEs als auch von sozialer Selektion integriert, die zuvor unabhängig modelliert wurden. Wir zeigen, dass soziale Selektion den evolutionären Wandel beeinflusst, sobald der Zuchtwert eines Individuums mit dem Phänotyp seiner sozialen Partner kovariert. Diese Kovarianz kann sowohl durch Verwandtschaft als auch durch IGEs erzeugt werden, die eine parallele Rolle bei der Bestimmung der evolutionären Antwort spielen. Wir zeigen, dass soziale Selektion zentral für die Schätzung der inklusiven Fitness ist und leiten eine Version der Hamiltonschen Regel ab, die die symmetrischen Effekte von Verwandtschaft und IGEs auf die Evolution von Altruismus zeigt. Wir illustrieren die Nützlichkeit unseres Ansatzes unter Verwendung von Altruismus, grünen Bärten, Aggression und Waffen als Beispiele. Unser Modell liefert eine allgemeine prädiktive Gleichung für die Evolution sozialer Phänotypen, die spezifische Fälle wie Verwandtenselektion und Reziprozität umfasst. Die Parameter können empirisch gemessen werden, und wir betonen die Bedeutung, sowohl IGEs als auch soziale Selektion zusätzlich zur Verwandtschaft zu berücksichtigen, wenn Hypothesen über die soziale Evolution getestet werden.

@article{doi101111j15585646201001012x,
    author = "McGlothlin, Joel W. und Moore, Allen J. und Wolf, Jason B. und Brodie, Edmund D.",
    title = "INTERAKTIERENDE PHÄNOTYPEN UND DER EVOLUTIONÄRE PROZESS. III. SOZIALE EVOLUTION",
    year = "2010",
    journal = "Evolution",
    abstract = "Interaktionen unter Artgenossen beeinflussen die soziale Evolution über zwei unterschiedliche, aber eng miteinander verbundene Wege. Erstens bieten sie die Möglichkeit für indirekte genetische Effekte (IGEs), bei denen in einem Individuum ausgedrückte Gene die Expression von Merkmalen in anderen beeinflussen. Zweitens können Interaktionen soziale Selektion erzeugen, wenn in einem Individuum ausgedrückte Merkmale die Fitness anderer beeinflussen. Hier präsentieren wir ein quantitatives genetisches Modell der multivariaten Merkmalsentwicklung, das die Effekte sowohl von IGEs als auch von sozialer Selektion integriert, die zuvor unabhängig modelliert wurden. Wir zeigen, dass soziale Selektion den evolutionären Wandel beeinflusst, sobald der Zuchtwert eines Individuums mit dem Phänotyp seiner sozialen Partner kovariert. Diese Kovarianz kann sowohl durch Verwandtschaft als auch durch IGEs erzeugt werden, die eine parallele Rolle bei der Bestimmung der evolutionären Antwort spielen. Wir zeigen, dass soziale Selektion zentral für die Schätzung der inklusiven Fitness ist und leiten eine Version der Hamiltonschen Regel ab, die die symmetrischen Effekte von Verwandtschaft und IGEs auf die Evolution von Altruismus zeigt. Wir illustrieren die Nützlichkeit unseres Ansatzes unter Verwendung von Altruismus, grünen Bärten, Aggression und Waffen als Beispiele. Unser Modell liefert eine allgemeine prädiktive Gleichung für die Evolution sozialer Phänotypen, die spezifische Fälle wie Verwandtenselektion und Reziprozität umfasst. Die Parameter können empirisch gemessen werden, und wir betonen die Bedeutung, sowohl IGEs als auch soziale Selektion zusätzlich zur Verwandtschaft zu berücksichtigen, wenn Hypothesen über die soziale Evolution getestet werden.",
    url = "https://doi.org/10.1111/j.1558-5646.2010.01012.x",
    doi = "10.1111/j.1558-5646.2010.01012.x",
    openalex = "W1806377556",
    references = "doi1010160022519364900384, doi1010160022519364900396, doi101086303168, doi101086406755, doi101093oso97801951223430010001, doi101111j14209101200801681x, doi101111j155856461983tb00236x, doi101126science7466396, doi101534genetics106062711, doi1023072529912, doi104159harvard9780674865327, doi105962bhltitle27468, goodnight1992contextual, openalexw2624262714"
}

Heutige Wissenschaftler stehen vor der enormen Herausforderung, vorherzusagen, wie der Klimawandel die Verbreitungsgebiete von Arten und Artenassemblagen beeinflussen wird. Um dies zu tun, verwenden Ökologen weitgehend phänomenologische Modelle der Artenverbreitung, die hauptsächlich auf dem Konzept der Art-Nische basieren und in der Regel die Demografie der Arten, das adaptive Potenzial der Arten und biotische Interaktionen ignorieren. Diese Übersicht untersucht die potenzielle Rolle der aufkommenden synthetischen Disziplin der evolutionären Gemeinschaftsökologie zur Verbesserung unseres Verständnisses davon, wie der Klimawandel die zukünftige Verteilung der Biodiversität verändern wird. Wir überprüfen theoretische und empirische Fortschritte bezüglich der Rolle der Nischenentwicklung, interspezifischer Interaktionen und ihrer Wechselwirkung bei der Veränderung der geografischen Verbreitungsgebiete von Arten und der Gemeinschaftsbildung. Wir diskutieren mögliche Wege, um komplexe Rückkopplungen zwischen Ökologie und Evolution in der ökologischen Prognose zu integrieren. Wir weisen auch auf eine Reihe von Einschränkungen in unserem Verständnis der ökologisch-evolutionären Konsequenzen des Klimawandels hin und heben mehrere Herausforderungen für zukünftige Forschung hervor.

@article{doi101146annurevecolsys102209144628,
    author = "Lavergne, Sébastien und Mouquet, Nicolas und Thuiller, Wilfried und Ronce, Ophélie",
    title = "Biodiversität und Klimawandel: Integration evolutionärer und ökologischer Reaktionen von Arten und Gemeinschaften",
    year = "2010",
    journal = "Annual Review of Ecology Evolution and Systematics",
    abstract = "Heutige Wissenschaftler stehen vor der enormen Herausforderung, vorherzusagen, wie der Klimawandel die Verbreitungsgebiete von Arten und Artenassemblagen beeinflussen wird. Um dies zu tun, verwenden Ökologen weitgehend phänomenologische Modelle der Artenverbreitung, die hauptsächlich auf dem Konzept der Art-Nische basieren und in der Regel die Demografie der Arten, das adaptive Potenzial der Arten und biotische Interaktionen ignorieren. Diese Übersicht untersucht die potenzielle Rolle der aufkommenden synthetischen Disziplin der evolutionären Gemeinschaftsökologie zur Verbesserung unseres Verständnisses davon, wie der Klimawandel die zukünftige Verteilung der Biodiversität verändern wird. Wir überprüfen theoretische und empirische Fortschritte bezüglich der Rolle der Nischenentwicklung, interspezifischer Interaktionen und ihrer Wechselwirkung bei der Veränderung der geografischen Verbreitungsgebiete von Arten und der Gemeinschaftsbildung. Wir diskutieren mögliche Wege, um komplexe Rückkopplungen zwischen Ökologie und Evolution in der ökologischen Prognose zu integrieren. Wir weisen auch auf eine Reihe von Einschränkungen in unserem Verständnis der ökologisch-evolutionären Konsequenzen des Klimawandels hin und heben mehrere Herausforderungen für zukünftige Forschung hervor.",
    url = "https://doi.org/10.1146/annurev-ecolsys-102209-144628",
    doi = "10.1146/annurev-ecolsys-102209-144628",
    openalex = "W2170175048",
    references = "doi101038nature01286, doi10108010635150802302427, doi101093oso97801985052350010001, doi101098rstb20090012, doi101111j13652435200701275x, doi101111j13652435200701278x, doi101111j13652435200701289x, doi101111j14610248200500792x, doi101111j14610248200500812x, doi101146annurevecolsys110308120159, doi101146annurevecolsys110308120317, doi101146annurevecolsys311343, doi101146annurevecolsys37091305110100, doi1015159780691206912, doi1023072260079, doi1023073071998, doi105860choice185809, doi105962bhltitle59991, openalexw2045291252, openalexw2151235472"
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@article{doi101016jswevo201103001,
    author = "Zhou, Aimin und Qu, Boyang und Li, Hui und Zhao, Shi-Zheng und Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam und Zhang, Qingfu",
    title = "Multiobjective evolutionary algorithms: A survey of the state of the art",
    year = "2011",
    journal = "Swarm and Evolutionary Computation",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.swevo.2011.03.001",
    doi = "10.1016/j.swevo.2011.03.001",
    openalex = "W2020320008",
    references = "doi101109tevc20092021467"
}

@article{doi101038nature09670,
    author = "Hoffmann, Ary A. und Sgrò, Carla M.",
    title = "Climate change and evolutionary adaptation",
    year = "2011",
    journal = "Nature",
    url = "https://doi.org/10.1038/nature09670",
    doi = "10.1038/nature09670",
    openalex = "W2008951609",
    references = "doi101038nature01286, doi101098rspb20081957, doi101111j1365294x200703428x, doi101111j14610248200801277x, doi101126science1070315, doi101146annurevecolsys110308120159, doi101146annurevecolsys271237"
}

Die Auswirkung ökologischer Veränderungen auf die Evolution war lange Zeit ein Schwerpunkt wissenschaftlicher Forschung. Umgekehrt – wie evolutionäre Dynamiken ökologische Merkmale beeinflussen – hat erst kürzlich unsere Aufmerksamkeit erregt, mit der Erkenntnis, dass Evolution über ökologische Zeitskalen hinweg stattfinden kann. Diese neu hervorgehobene kausale Richtung und der implizite Rückkopplungsmechanismus – eco-evolutionäre Dynamiken – beleben sowohl Ökologen als auch Evolutionsbiologen und verschwimmen die Unterscheidung zwischen ihnen. Trotz einiger neuer relevanter Studien ist die Bedeutung des Weges von der Evolution zur Ökologie über verschiedene Systeme hinweg immer noch unbekannt. Nur eine umfassende Forschungsanstrengung, die mehrere experimentelle Ansätze – insbesondere Langzeit-Feldexperimente – über eine Vielzahl ökologischer Gemeinschaften hinweg einbezieht, wird die Antwort liefern.

@article{doi101126science1193954,
    author = "Schoener, Thomas W.",
    title = "The Newest Synthesis: Understanding the Interplay of Evolutionary and Ecological Dynamics",
    year = "2011",
    journal = "Science",
    abstract = "The effect of ecological change on evolution has long been a focus of scientific research. The reverse--how evolutionary dynamics affect ecological traits--has only recently captured our attention, however, with the realization that evolution can occur over ecological time scales. This newly highlighted causal direction and the implied feedback loop--eco-evolutionary dynamics--is invigorating both ecologists and evolutionists and blurring the distinction between them. Despite some recent relevant studies, the importance of the evolution-to-ecology pathway across systems is still unknown. Only an extensive research effort involving multiple experimental approaches-particularly long-term field experiments--over a variety of ecological communities will provide the answer.",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.1193954",
    doi = "10.1126/science.1193954",
    openalex = "W2083310645",
    references = "doi101007978940100585212, doi101016s0169534798013780, doi101038nature02430, doi101038nrg1877, doi101086282160, doi101086510633, doi101111j13652435200701275x, doi101111j13652435200701278x, doi101111j13652435200701289x, doi101111j14610248200500812x, doi101111j14610248200801179x, doi101111j155856461983tb00236x, doi101111j155856461999tb04550x, doi101126science2224620159, doi101146annurevecolsys31179, doi1023072408842, doi105860choice455580"
}

@article{doi101016jadvwatres201201005,
    author = "Reed, Patrick M. und Hadka, David und Herman, Jonathan D. und Kasprzyk, Joseph und Kollat, Joshua B.",
    title = "Evolutionäre mehrzielige Optimierung in der Wasserressourcenbewirtschaftung: Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft",
    year = "2012",
    journal = "Advances in Water Resources",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2012.01.005",
    doi = "10.1016/j.advwatres.2012.01.005",
    openalex = "W2089678632",
    references = "doi101061ascewr194354520000053"
}

Ob biotische Interaktionen geografische Verbreitungsgebiete begrenzen, ist seit langem umstritten, und traditionelle Analysen statischer Verbreitungsmuster haben wenig Fortschritte bei der Beilegung dieser Debatte erzielt. Hier verwenden wir einen neuartigen phylogenetischen Ansatz, um zu testen, ob biotische Interaktionen den Übergang zur sekundären Sympatry nach der Artbildung einschränken. Durch Anwendung dieses zeitlichen Rahmens auf eine diverse Klade von Singvögeln (Furnariidae) lehnen wir Modelle ab, die die geografische Überlappung von Verbreitungsgebieten ausschließlich durch Dispersions- oder Umweltbeschränkungen begrenzen, und zeigen stattdessen, dass die Raten der sekundären Sympatry positiv mit sowohl der phylogenetischen als auch der morphologischen Distanz zwischen den Arten korrelieren. Somit steigen die Übergangsraten zur Sympatry mit der Zeit seit der Divergenz und beschleunigen sich, während sich die ökologischen Unterschiede zwischen den Arten ansammeln. Zusammenfassend liefern diese Ergebnisse starke empirische Belege dafür, dass biotische Interaktionen – und vor allem ökologische Konkurrenz – die Artenverbreitung über große räumliche und zeitliche Skalen begrenzen. Zudem bieten sie phylogenetische und merkmalsbasierte Metriken, mit denen diese Interaktionen in ökologische Prognosemodelle integriert werden können.

@article{doi101111ele12043,
    author = "Pigot, Alex L. und Tobias, Joseph A.",
    title = "Species interactions constrain geographic range expansion over evolutionary time",
    year = "2012",
    journal = "Ecology Letters",
    abstract = "Ob biotische Interaktionen geografische Verbreitungsgebiete begrenzen, ist seit langem umstritten, und traditionelle Analysen statischer Verbreitungsmuster haben wenig Fortschritte bei der Beilegung dieser Debatte erzielt. Hier verwenden wir einen neuartigen phylogenetischen Ansatz, um zu testen, ob biotische Interaktionen den Übergang zur sekundären Sympatry nach der Artbildung einschränken. Durch Anwendung dieses zeitlichen Rahmens auf eine diverse Klade von Singvögeln (Furnariidae) lehnen wir Modelle ab, die die geografische Überlappung von Verbreitungsgebieten ausschließlich durch Dispersions- oder Umweltbeschränkungen begrenzen, und zeigen stattdessen, dass die Raten der sekundären Sympatry positiv mit sowohl der phylogenetischen als auch der morphologischen Distanz zwischen den Arten korrelieren. Somit steigen die Übergangsraten zur Sympatry mit der Zeit seit der Divergenz und beschleunigen sich, während sich die ökologischen Unterschiede zwischen den Arten ansammeln. Zusammenfassend liefern diese Ergebnisse starke empirische Belege dafür, dass biotische Interaktionen – und vor allem ökologische Konkurrenz – die Artenverbreitung über große räumliche und zeitliche Skalen begrenzen. Zudem bieten sie phylogenetische und merkmalsbasierte Metriken, mit denen diese Interaktionen in ökologische Prognosemodelle integriert werden können.",
    url = "https://doi.org/10.1111/ele.12043",
    doi = "10.1111/ele.12043",
    openalex = "W2009833968",
    references = "doi101073pnas1014503108"
}

Diese Studie stellt den Borg-Multi-Objektiv-Evolutionsalgorithmus (MOEA) für viele-zielorientierte, multimodale Optimierung vor. Der Borg MOEA kombiniert ε-Dominanz, ein Maß für die Konvergenzgeschwindigkeit namens ε-Fortschritt, randomisierte Neustarts und auto-adaptive Multioperator-Rekombination in einem einheitlichen Optimierungsrahmen. Eine vergleichende Studie an 33 Instanzen von 18 Testproblemen aus den DTLZ-, WFG- und CEC 2009-Testsuites zeigt, dass Borg bei den meisten getesteten Problemen sechs State-of-the-Art MOEAs erreicht oder übertrifft. Die Leistung für jedes Testproblem wird mittels einer 1.000-Punkte-Latin-Hypercube-Stichprobe des machbaren Parametrisierungsraums jedes Algorithmus bewertet. Die statistische Leistung jeder Stichprobe von MOEA-Parametrisierung wird mit 50 replizierten Zufallskeim-Versuchen bewertet. Der Borg MOEA ist kein einzelner Algorithmus; er repräsentiert stattdessen eine Klasse von Algorithmen, deren Operatoren basierend auf dem Problem adaptiv ausgewählt werden. Die adaptive Entdeckung von Schlüsseloperatoren ist von besonderer Bedeutung für die Benchmarking, wie Variationsoperatoren die Suche bei komplexen vielen-zielorientierten Problemen verbessern.

@article{doi101162evcoa00075,
    author = "Hadka, David und Reed, Patrick M.",
    title = "Borg: Ein Auto-Anpassungsrahmen für viele-zielorientierte evolutionäre Berechnung",
    year = "2012",
    journal = "Evolutionäre Berechnung",
    abstract = "Diese Studie stellt den Borg-Multi-Objektiv-Evolutionsalgorithmus (MOEA) für viele-zielorientierte, multimodale Optimierung vor. Der Borg MOEA kombiniert ε-Dominanz, ein Maß für die Konvergenzgeschwindigkeit namens ε-Fortschritt, randomisierte Neustarts und auto-adaptive Multioperator-Rekombination in einem einheitlichen Optimierungsrahmen. Eine vergleichende Studie an 33 Instanzen von 18 Testproblemen aus den DTLZ-, WFG- und CEC 2009-Testsuites zeigt, dass Borg bei den meisten getesteten Problemen sechs State-of-the-Art MOEAs erreicht oder übertrifft. Die Leistung für jedes Testproblem wird mittels einer 1.000-Punkte-Latin-Hypercube-Stichprobe des machbaren Parametrisierungsraums jedes Algorithmus bewertet. Die statistische Leistung jeder Stichprobe von MOEA-Parametrisierung wird mit 50 replizierten Zufallskeim-Versuchen bewertet. Der Borg MOEA ist kein einzelner Algorithmus; er repräsentiert stattdessen eine Klasse von Algorithmen, deren Operatoren basierend auf dem Problem adaptiv ausgewählt werden. Die adaptive Entdeckung von Schlüsseloperatoren ist von besonderer Bedeutung für die Benchmarking, wie Variationsoperatoren die Suche bei komplexen vielen-zielorientierten Problemen verbessern.",
    url = "https://doi.org/10.1162/evco\_a\_00075",
    doi = "10.1162/evco\_a\_00075",
    openalex = "W2167757882",
    references = "doi101061ascewr194354520000053"
}

@article{doi101038nrg3395,
    author = "Leinonen, Tuomas und McCairns, R. J. Scott und O’Hara, Robert B. und Merilä, Juha",
    title = "QST–FST-Vergleiche: evolutionäre und ökologische Erkenntnisse aus genomischer Heterogenität",
    year = "2013",
    journal = "Nature Reviews Genetics",
    url = "https://doi.org/10.1038/nrg3395",
    doi = "10.1038/nrg3395",
    openalex = "W2018112412",
    references = "doi101073pnas0507648103, doi101111j14209101200701445x"
}

Nach der Entwicklung von Mehrziel-Optimierungsalgorithmen unter Verwendung evolutionärer Optimierungsmethoden und der Demonstration ihrer Nische bei verschiedenen praktischen Problemen, die hauptsächlich zwei und drei Ziele umfassen, besteht nun ein wachsendes Bedürfnis nach der Entwicklung evolutionärer Mehrziel-Optimierungsalgorithmen (EMO) zur Behandlung von Mehrziel-Optimierungsproblemen (mit vier oder mehr Zielen). In diesem Artikel erkennen wir einige jüngste Bemühungen und diskutieren eine Reihe von vielversprechenden Richtungen für die Entwicklung eines potenziellen EMO-Algorithmus zur Lösung von Mehrziel-Optimierungsproblemen. Anschließend schlagen wir einen referenzpunktbasierten Mehrziel-evolutionären Algorithmus vor, der dem NSGA-II-Rahmenwerk folgt (wir nennen ihn NSGA-III), der Populationmitglieder betont, die nicht dominiert sind, aber dennoch nahe an einer Menge bereitgestellter Referenzpunkte liegen. Der vorgeschlagene NSGA-III wird auf eine Reihe von Mehrziel-Testproblemen mit drei bis 15 Zielen angewendet und mit zwei Versionen eines kürzlich vorgeschlagenen EMO-Algorithmus (MOEA/D) verglichen. Während jede der beiden MOEA/D-Methoden bei verschiedenen Problemklassen gut funktioniert, wurde festgestellt, dass der vorgeschlagene NSGA-III bei allen in diesem Artikel betrachteten Problemen zufriedenstellende Ergebnisse liefert. Dieser Artikel präsentiert Ergebnisse zu unbeschränkten Problemen, und die Folgearbeit betrachtet beschränkte Probleme und andere Besonderheiten bei der Behandlung von Mehrziel-Optimierungsproblemen.

@article{doi101109tevc20132281535,
    author = "Deb, Kalyanmoy und Jain, Himanshu",
    title = "An Evolutionary Many-Objective Optimization Algorithm Using Reference-Point-Based Nondominated Sorting Approach, Part I: Solving Problems With Box Constraints",
    year = "2013",
    journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
    abstract = "Nach der Entwicklung von Mehrziel-Optimierungsalgorithmen unter Verwendung evolutionärer Optimierungsmethoden und der Demonstration ihrer Nische bei verschiedenen praktischen Problemen, die hauptsächlich zwei und drei Ziele umfassen, besteht nun ein wachsendes Bedürfnis nach der Entwicklung evolutionärer Mehrziel-Optimierungsalgorithmen (EMO) zur Behandlung von Mehrziel-Optimierungsproblemen (mit vier oder mehr Zielen). In diesem Artikel erkennen wir einige jüngste Bemühungen und diskutieren eine Reihe von vielversprechenden Richtungen für die Entwicklung eines potenziellen EMO-Algorithmus zur Lösung von Mehrziel-Optimierungsproblemen. Anschließend schlagen wir einen referenzpunktbasierten Mehrziel-evolutionären Algorithmus vor, der dem NSGA-II-Rahmenwerk folgt (wir nennen ihn NSGA-III), der Populationmitglieder betont, die nicht dominiert sind, aber dennoch nahe an einer Menge bereitgestellter Referenzpunkte liegen. Der vorgeschlagene NSGA-III wird auf eine Reihe von Mehrziel-Testproblemen mit drei bis 15 Zielen angewendet und mit zwei Versionen eines kürzlich vorgeschlagenen EMO-Algorithmus (MOEA/D) verglichen. Während jede der beiden MOEA/D-Methoden bei verschiedenen Problemklassen gut funktioniert, wurde festgestellt, dass der vorgeschlagene NSGA-III bei allen in diesem Artikel betrachteten Problemen zufriedenstellende Ergebnisse liefert. Dieser Artikel präsentiert Ergebnisse zu unbeschränkten Problemen, und die Folgearbeit betrachtet beschränkte Probleme und andere Besonderheiten bei der Behandlung von Mehrziel-Optimierungsproblemen.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2013.2281535",
    doi = "10.1109/tevc.2013.2281535",
    openalex = "W2022485595",
    references = "doi101109tevc20092021467, openalexw1595498733"
}

Evolutionäre Antworten sind erforderlich, damit Baumpopulationen der Klimaveränderung folgen können. Ergebnisse von 250 Jahren gemeinsamer Gartenexperimente zeigen, dass die meisten Waldbäume eine lokale Anpassung entwickelt haben, wie durch die adaptive Differenzierung von Populationen in quantitativen Merkmalen belegt wird, die die Umweltbedingungen der Ursprungsgebiete der Populationen widerspiegeln. Basierend auf Mustern quantitativer Variation für 19 anpassungsbezogene Merkmale, die in 59 Baumarten (meist gemäßigte und boreale Arten aus der nördlichen Hemisphäre) untersucht wurden, stellten wir fest, dass genetische Differenzierung zwischen Populationen und klineale Variation entlang von Umweltgradienten sehr häufig sind (bzw. 90 % und 78 % der Fälle). Daher wird die Reaktion auf den Klimawandel wahrscheinlich erfordern, dass die quantitativen Merkmale der Populationen erneut mit ihren Umgebungen übereinstimmen. Wir untersuchen, welche Informationen für die Bewertung des Potenzials zur Reaktion benötigt werden, und welche Informationen bereits verfügbar sind. Wir überblicken die genetischen Modelle im Zusammenhang mit Selektionsantworten und das, was derzeit über die genetische Basis der Merkmale bekannt ist. Wir behandeln spezielle Probleme, die sich an den Randbereichen des Verbreitungsgebiets finden, und betonen die Notwendigkeit weiterer Modellierungen, um spezifische Fragen an den südlichen und nördlichen Rändern zu verstehen. Für weniger bekannte Arten sind neue gemeinsame Gartenexperimente erforderlich. Für umfassend untersuchte Arten sind neue Experimente außerhalb der aktuellen Verbreitungsgebiete notwendig. Die Verbesserung genomischer Informationen wird eine bessere Vorhersage von Reaktionen ermöglichen. Wettbewerbs- und andere Interaktionen innerhalb von Arten sowie Interaktionen zwischen Arten verdienen mehr Beachtung. Trotz der langen Generationszeiten machen der starke Hintergrund in der Populationsgenetik und die wachsenden genomischen Ressourcen Waldbäume zu nützlichen Arten für die Klimawandelforschung. Die größte adaptive Reaktion ist zu erwarten, wenn Populationen groß sind, eine hohe genetische Variabilität aufweisen, die Selektion stark ist und es ökologische Gelegenheiten für die Etablierung besser angepasster Genotypen gibt.

@article{doi101111gcb12181,
    author = "Alberto, Florian und Aitken, Sally N. und Alı́a, Ricardo und González‐Martínez, Santiago C. und Hänninen, Heikki und Kremer, Antoine und Lefèvre, François und Lenormand, Thomas und Yeaman, Sam und Whetten, Ross und Savolainen, Outi",
    title = "Potential for evolutionary responses to climate change – evidence from tree populations",
    year = "2013",
    journal = "Global Change Biology",
    abstract = "Evolutionäre Antworten sind erforderlich, damit Baumpopulationen der Klimaveränderung folgen können. Ergebnisse von 250 Jahren gemeinsamer Gartenexperimente zeigen, dass die meisten Waldbäume eine lokale Anpassung entwickelt haben, wie durch die adaptive Differenzierung von Populationen in quantitativen Merkmalen belegt wird, die die Umweltbedingungen der Ursprungsgebiete der Populationen widerspiegeln. Basierend auf Mustern quantitativer Variation für 19 anpassungsbezogene Merkmale, die in 59 Baumarten (meist gemäßigte und boreale Arten aus der nördlichen Hemisphäre) untersucht wurden, stellten wir fest, dass genetische Differenzierung zwischen Populationen und klineale Variation entlang von Umweltgradienten sehr häufig sind (bzw. 90\% und 78\% der Fälle). Daher wird die Reaktion auf den Klimawandel wahrscheinlich erfordern, dass die quantitativen Merkmale der Populationen erneut mit ihren Umgebungen übereinstimmen. Wir untersuchen, welche Informationen für die Bewertung des Potenzials zur Reaktion benötigt werden, und welche Informationen bereits verfügbar sind. Wir überblicken die genetischen Modelle im Zusammenhang mit Selektionsantworten und das, was derzeit über die genetische Basis der Merkmale bekannt ist. Wir behandeln spezielle Probleme, die sich an den Randbereichen des Verbreitungsgebiets finden, und betonen die Notwendigkeit weiterer Modellierungen, um spezifische Fragen an den südlichen und nördlichen Rändern zu verstehen. Für weniger bekannte Arten sind neue gemeinsame Gartenexperimente erforderlich. Für umfassend untersuchte Arten sind neue Experimente außerhalb der aktuellen Verbreitungsgebiete notwendig. Die Verbesserung genomischer Informationen wird eine bessere Vorhersage von Reaktionen ermöglichen. Wettbewerbs- und andere Interaktionen innerhalb von Arten sowie Interaktionen zwischen Arten verdienen mehr Beachtung. Trotz der langen Generationszeiten machen der starke Hintergrund in der Populationsgenetik und die wachsenden genomischen Ressourcen Waldbäume zu nützlichen Arten für die Klimawandelforschung. Die größte adaptive Reaktion ist zu erwarten, wenn Populationen groß sind, eine hohe genetische Variabilität aufweisen, die Selektion stark ist und es ökologische Gelegenheiten für die Etablierung besser angepasster Genotypen gibt.",
    url = "https://doi.org/10.1111/gcb.12181",
    doi = "10.1111/gcb.12181",
    openalex = "W2152279961",
    references = "doi101111j00221112200400433x, doi101111j14209101200701445x"
}

@article{doi101016jenvsoft201409013,
    author = "Maier, Holger R. und Kapelan, Zoran und Kasprzyk, Joseph und Kollat, Joshua B. und Matott, L. Shawn und da Conceição Cunha, Maria und Dandy, Graeme C. und Gibbs, Matthew S. und Keedwell, Edward und Marchi, Angela und Ostfeld, Avi und Savić, Dragan und Solomatine, Dimitri und Vrugt, Jasper A. und Zecchin, Aaron C. und Minsker, Barbara und Barbour, Emily und Kuczera, G. und Pasha, Fayzul und Castelletti, Andrea und Giuliani, Matteo und Reed, Patrick M.",
    title = "Evolutionäre Algorithmen und andere Metaheuristiken in der Wasserressourcenbewirtschaftung: Aktueller Stand, Forschungsfragen und zukünftige Richtungen",
    year = "2014",
    journal = "Environmental Modelling \& Software",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.09.013",
    doi = "10.1016/j.envsoft.2014.09.013",
    openalex = "W2108750696",
    references = "doi101016jpaerosci200502001, doi1010292011wr011527, doi101061ascewr194354520000053, doi10108003052159508941193"
}

Zusammenfassung Das Verständnis der Dynamiken von Artbildung, Aussterben und phänotypischer Evolution stellt eine zentrale Herausforderung in der Evolutionsbiologie dar. Hier stellen wir BAMM tools vor, ein R-Paket zur Analyse und Visualisierung makroevolutionärer Dynamiken auf phylogenetischen Bäumen. BAMM tools ist ein Begleitpaket zu BAMM, einem Open-Source-Programm für reversible-Jump-MCMC-Analysen von Diversifizierung und Merkmalsentwicklung. Funktionen in BAMM tools arbeiten direkt auf der Ausgabe des BAMM-Programms. Das Paket ist darauf ausgerichtet, Veränderungen in Evolutionsraten über die Zeit und über Klade hinweg in einem bayesianischen statistischen Rahmen zu rekonstruieren und zu visualisieren. BAMM tools ermöglicht es Benutzern, glaubwürdige Mengen von Diversifizierungsverschiebungen zu extrahieren und Diversifizierungsgeschichten mit der maximalen a-posteriori-Wahrscheinlichkeit zu identifizieren. Benutzer können die Anpassung alternativer Diversifizierungsmodelle mit Bayes-Faktoren vergleichen und durch direkten Vergleich der Modell-posterior-Wahrscheinlichkeiten. Durch die Bereitstellung eines robusten Rahmens zur Quantifizierung von Unsicherheiten in makroevolutionären Dynamiken wird BAMM tools die Inferenz über das komplexe Gemisch von Prozessen erleichtern, die die Verteilung von Arten und Phänotypen über den Baum des Lebens geformt haben.

@article{doi1011112041210x12199,
    author = "Rabosky, Daniel L. and Gründler, Michael C. and Anderson, Carlos and Title, Pascal O. and Shi, Jeff J. and Brown, Joseph W. and Huang, Huateng and Larson, Joanna G.",
    title = "BAMM tools: an R package for the analysis of evolutionary dynamics on phylogenetic trees",
    year = "2014",
    journal = "Methods in Ecology and Evolution",
    abstract = "Summary Understanding the dynamics of speciation, extinction and phenotypic evolution is a central challenge in evolutionary biology. Here, we present BAMM tools, an r package for the analysis and visualization of macroevolutionary dynamics on phylogenetic trees. BAMM tools is a companion package to BAMM, an open‐source program for reversible‐jump MCMC analyses of diversification and trait evolution. Functions in BAMM tools operate directly on output from the BAMM program. The package is oriented towards reconstructing and visualizing changes in evolutionary rates through time and across clades in a Bayesian statistical framework. BAMM tools enables users to extract credible sets of diversification shifts and to identify diversification histories with the maximum a posteriori probability. Users can compare the fit of alternative diversification models using Bayes factors and by directly comparing model posterior probabilities. By providing a robust framework for quantifying uncertainty in macroevolutionary dynamics, BAMM tools will facilitate inference on the complex mixture of processes that have shaped the distribution of species and phenotypes across the tree of life.",
    url = "https://doi.org/10.1111/2041-210x.12199",
    doi = "10.1111/2041-210x.12199",
    openalex = "W1975222689",
    references = "doi101038ncomms2958, doi101111j15585646201001026x, doi101111j2041210x201100169x, doi101371journalpbio1001775, doi101371journalpone0089543"
}

In jüngster Zeit wurden in der evolutionären Rechen-Community eine große Anzahl von multiobjektiven evolutionären Algorithmen (MOEAs) für viele-Objektiv-Optimierungsprobleme vorgeschlagen. Jedoch wurde bisher noch keine umfassende Benchmarking-Studie durchgeführt. Infolgedessen ist die Leistungsfähigkeit der MOEAs noch nicht gut verstanden. Darüber hinaus wurde in fast allen vorherigen Studien die Leistungsfähigkeit der MOEAs basierend auf nicht-dominierten Lösungen in der Endpopulation am Ende der Suche bewertet. Solche traditionellen Benchmarking-Methodologien weisen mehrere kritische Probleme auf. In diesem Papier untersuchen wir umfassend die anytime-Leistungsfähigkeit von 21 MOEAs unter Verwendung eines unbeschränkten externen Archivs (UEA), das alle während des Suchprozesses gefundenen nicht-dominierten Lösungen speichert. Jeder MOEA wird unter zwei Optimierungs-Szenarien, die als UEA und reduziertes UEA bezeichnet werden, zusätzlich zum Standard-Szenario der Endpopulation bewertet. Diese beiden Szenarien sind in realen Anwendungen praktischer als das Szenario der Endpopulation. Die unter den beiden Szenarien gewonnenen experimentellen Ergebnisse unterscheiden sich signifikant von den zuvor berichteten Ergebnissen unter dem Szenario der Endpopulation. Zum Beispiel zeigen Ergebnisse zu den Walking Fish Group Testproblemen mit bis zu sechs Objektivitäten, dass einige kürzlich vorgeschlagene MOEAs von einigen klassischen MOEAs übertroffen werden. Wir analysieren auch den Grund, warum einige klassische MOEAs unter den UEA- und den reduzierten UEA-Szenarien gut funktionieren.

@article{doi101109access20172751071,
    author = "Tanabe, Ryoji und Ishibuchi, Hisao und Oyama, Akira",
    title = "Benchmarking Multi- und Many-Objective Evolutionary Algorithms Under Two Optimization Scenarios",
    year = "2017",
    journal = "IEEE Access",
    abstract = "In jüngster Zeit wurden in der evolutionären Rechen-Community eine große Anzahl von multiobjektiven evolutionären Algorithmen (MOEAs) für viele-Objektiv-Optimierungsprobleme vorgeschlagen. Jedoch wurde bisher noch keine umfassende Benchmarking-Studie durchgeführt. Infolgedessen ist die Leistungsfähigkeit der MOEAs noch nicht gut verstanden. Darüber hinaus wurde in fast allen vorherigen Studien die Leistungsfähigkeit der MOEAs basierend auf nicht-dominierten Lösungen in der Endpopulation am Ende der Suche bewertet. Solche traditionellen Benchmarking-Methodologien weisen mehrere kritische Probleme auf. In diesem Papier untersuchen wir umfassend die anytime-Leistungsfähigkeit von 21 MOEAs unter Verwendung eines unbeschränkten externen Archivs (UEA), das alle während des Suchprozesses gefundenen nicht-dominierten Lösungen speichert. Jeder MOEA wird unter zwei Optimierungs-Szenarien, die als UEA und reduziertes UEA bezeichnet werden, zusätzlich zum Standard-Szenario der Endpopulation bewertet. Diese beiden Szenarien sind in realen Anwendungen praktischer als das Szenario der Endpopulation. Die unter den beiden Szenarien gewonnenen experimentellen Ergebnisse unterscheiden sich signifikant von den zuvor berichteten Ergebnissen unter dem Szenario der Endpopulation. Zum Beispiel zeigen Ergebnisse zu den Walking Fish Group Testproblemen mit bis zu sechs Objektivitäten, dass einige kürzlich vorgeschlagene MOEAs von einigen klassischen MOEAs übertroffen werden. Wir analysieren auch den Grund, warum einige klassische MOEAs unter den UEA- und den reduzierten UEA-Szenarien gut funktionieren.",
    url = "https://doi.org/10.1109/access.2017.2751071",
    doi = "10.1109/access.2017.2751071",
    openalex = "W2753944351",
    references = "doi101016jeswa201610015"
}

Die Vielfalt hydrologischer Modelle hat historisch zu großen Kontroversen über den "korrekten" Ansatz für die prozessbasierte hydrologische Modellierung geführt, wobei die Debatten sich auf die Angemessenheit von Prozessparametrisierungen, Datenbeschränkungen und Unsicherheiten sowie auf rechnerische Einschränkungen bei der Modellanalyse konzentrierten. In diesem Papier betrachten wir zentrale Modellierungs-Herausforderungen bezüglich der Anforderungen, (1) geeignete Modellgleichungen zu definieren, (2) angemessene Modellparameter zu definieren und (3) mit Beschränkungen der Rechenleistung umzugehen. Wir skizzieren die historischen Modellierungs-Herausforderungen, geben Beispiele für Modellierungsfortschritte, die diese Herausforderungen adressieren, und definieren ausstehende Forschungsbedürfnisse. Wir veranschaulichen, wie Modellierungsfortschritte von Gruppen erzielt wurden, die Modelle unterschiedlicher Art und Komplexität verwenden, und wir plädieren dafür, unsere Vielfalt an Modellierungsansätzen effektiver einzusetzen, um unsere gemeinsame Suche nach physikalisch realistischen hydrologischen Modellen voranzutreiben.

@article{doi105194hess2134272017,
    author = "Clark, Martyn und Bierkens, Marc F. P. und Samaniego, Luis und Woods, Ross und Uijlenhoet, R. und Bennett, Katrina E. und Pauwels, Valentijn und Cai, Xitian und Wood, Andrew W. und Peters‐Lidard, C. D.",
    title = "Die Evolution prozessbasierter hydrologischer Modelle: historische Herausforderungen und die gemeinsame Suche nach physikalischem Realismus",
    year = "2017",
    journal = "Hydrology and earth system sciences",
    abstract = {Die Vielfalt hydrologischer Modelle hat historisch zu großen Kontroversen über den "korrekten" Ansatz für die prozessbasierte hydrologische Modellierung geführt, wobei die Debatten sich auf die Angemessenheit von Prozessparametrisierungen, Datenbeschränkungen und Unsicherheiten sowie auf rechnerische Einschränkungen bei der Modellanalyse konzentrierten. In diesem Papier betrachten wir zentrale Modellierungs-Herausforderungen bezüglich der Anforderungen, (1) geeignete Modellgleichungen zu definieren, (2) angemessene Modellparameter zu definieren und (3) mit Beschränkungen der Rechenleistung umzugehen. Wir skizzieren die historischen Modellierungs-Herausforderungen, geben Beispiele für Modellierungsfortschritte, die diese Herausforderungen adressieren, und definieren ausstehende Forschungsbedürfnisse. Wir veranschaulichen, wie Modellierungsfortschritte von Gruppen erzielt wurden, die Modelle unterschiedlicher Art und Komplexität verwenden, und wir plädieren dafür, unsere Vielfalt an Modellierungsansätzen effektiver einzusetzen, um unsere gemeinsame Suche nach physikalisch realistischen hydrologischen Modellen voranzutreiben.},
    url = "https://doi.org/10.5194/hess-21-3427-2017",
    doi = "10.5194/hess-21-3427-2017",
    openalex = "W2572622164",
    references = "doi1010022016jd025097, doi1010292011wr011527, doi101175jhmd1500541"
}

Es gibt nur wenige Forschungsarbeiten zur Lösung multimodaler mehrzieliger Optimierungsprobleme, obwohl diese in realen Anwendungen häufig vorkommen, aber für bestehende evolutionäre Optimierer schwierig zu lösen sind. In diesem Papier stellen wir einen neuen multimodalen mehrzieligen evolutionären Algorithmus mit zwei-Archive- und Rekombinationsstrategien vor. Im vorgeschlagenen Algorithmus werden zunächst die Eigenschaften der Entscheidungsvariablen und die Beziehungen zwischen ihnen analysiert, um die evolutionäre Suche zu leiten. Anschließend wird ein allgemeiner Rahmen mit zwei Archiven, d. h. dem Konvergenz- und dem Diversitätsarchiv, verwendet, um diese Probleme kooperativ zu lösen. Darüber hinaus nutzt das Diversitätsarchiv gleichzeitig eine Clustering-Strategie, um die Diversität im Zielraum zu gewährleisten, und eine nichenbasierte Clearing-Strategie, um dies im Entscheidungsraum zu fördern. Am Ende des Evolutionsprozesses werden Lösungen im Konvergenz- und im Diversitätsarchiv rekombiniert, um eine große Anzahl mehrerer Pareto-optimaler Lösungen zu erhalten. Zusätzlich wurden eine Reihe von Benchmark-Testfunktionen und eine Leistungsmetrik für die multimodale mehrzielige Optimierung entwickelt. Der vorgeschlagene Algorithmus wurde empirisch mit zwei state-of-the-art evolutionären Algorithmen auf diesen Testfunktionen verglichen. Die Vergleichsergebnisse zeigen, dass die Gesamtleistung des vorgeschlagenen Algorithmus deutlich überlegen zu den konkurrierenden Algorithmen ist.

@article{doi101109tevc20182879406,
    author = "Liu, Yiping und Yen, Gary G. und Gong, Dunwei",
    title = "A Multimodal Multiobjective Evolutionary Algorithm Using Two-Archive and Recombination Strategies",
    year = "2018",
    journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
    abstract = "Es gibt nur wenige Forschungsarbeiten zur Lösung multimodaler mehrzieliger Optimierungsprobleme, obwohl diese in realen Anwendungen häufig vorkommen, aber für bestehende evolutionäre Optimierer schwierig zu lösen sind. In diesem Papier stellen wir einen neuen multimodalen mehrzieligen evolutionären Algorithmus mit zwei-Archive- und Rekombinationsstrategien vor. Im vorgeschlagenen Algorithmus werden zunächst die Eigenschaften der Entscheidungsvariablen und die Beziehungen zwischen ihnen analysiert, um die evolutionäre Suche zu leiten. Anschließend wird ein allgemeiner Rahmen mit zwei Archiven, d. h. dem Konvergenz- und dem Diversitätsarchiv, verwendet, um diese Probleme kooperativ zu lösen. Darüber hinaus nutzt das Diversitätsarchiv gleichzeitig eine Clustering-Strategie, um die Diversität im Zielraum zu gewährleisten, und eine nichenbasierte Clearing-Strategie, um dies im Entscheidungsraum zu fördern. Am Ende des Evolutionsprozesses werden Lösungen im Konvergenz- und im Diversitätsarchiv rekombiniert, um eine große Anzahl mehrerer Pareto-optimaler Lösungen zu erhalten. Zusätzlich wurden eine Reihe von Benchmark-Testfunktionen und eine Leistungsmetrik für die multimodale mehrzielige Optimierung entwickelt. Der vorgeschlagene Algorithmus wurde empirisch mit zwei state-of-the-art evolutionären Algorithmen auf diesen Testfunktionen verglichen. Die Vergleichsergebnisse zeigen, dass die Gesamtleistung des vorgeschlagenen Algorithmus deutlich überlegen zu den konkurrierenden Algorithmen ist.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2018.2879406",
    doi = "10.1109/tevc.2018.2879406",
    openalex = "W2899519149",
    references = "doi101109tevc20092021467"
}

Vision-basierte Steuerungssysteme sind Schlüsselfaktoren für viele autonome Fahrzeugsysteme, einschließlich autonomer Fahrzeuge. Das Testen solcher Systeme wird durch komplexe und mehrdimensionale Eingabebereiche erschwert. Wir schlagen einen automatisierten Testalgorithmus vor, der auf lernbaren evolutionären Algorithmen basiert. Diese Algorithmen stützen sich auf maschinelles Lernen oder eine Kombination aus maschinellem Lernen und darwinistischen genetischen Operatoren, um die Generierung neuer Lösungen (Test-Szenarien in unserem Kontext) zu steuern. Unser Ansatz kombiniert mehrzielorientierte populationsbasierte Suchalgorithmen und Entscheidungsbaum-Klassifikationsmodelle, um die folgenden Ziele zu erreichen: Erstens leiten Klassifikationsmodelle die suchbasierte Generierung von Tests schneller zu kritischen Test-Szenarien (d. h. Test-Szenarien, die zu Fehlern führen). Zweitens verfeinern Suchalgorithmen Klassifikationsmodelle, sodass diese Modelle kritische Bereiche (d. h. Bereiche des Testeingaberaums, die wahrscheinlich die meisten kritischen Test-Szenarien enthalten) genau charakterisieren können. Unsere Evaluation, die an einem industriellen Automobil-System durchgeführt wurde, zeigt Folgendes: (1) Unser Algorithmus übertrifft einen Baseline-evolutionären Suchalgorithmus und erzeugt 78 % mehr eindeutige, kritische Test-Szenarien im Vergleich zum Baseline-Algorithmus. (2) Unser Algorithmus charakterisiert kritische Bereiche des zu testenden Systems genau und identifiziert somit die Bedingungen, die wahrscheinlich zu Systemausfällen führen.

@article{doi10114531801553180160,
    author = "Abdessalem, Raja Ben und Nejati, Shiva und Briand, Lionel und Stifter, Thomas",
    title = "Testing vision-based control systems using learnable evolutionary algorithms",
    year = "2018",
    abstract = "Vision-basierte Steuerungssysteme sind Schlüsselfaktoren für viele autonome Fahrzeugsysteme, einschließlich autonomer Fahrzeuge. Das Testen solcher Systeme wird durch komplexe und mehrdimensionale Eingabebereiche erschwert. Wir schlagen einen automatisierten Testalgorithmus vor, der auf lernbaren evolutionären Algorithmen basiert. Diese Algorithmen stützen sich auf maschinelles Lernen oder eine Kombination aus maschinellem Lernen und darwinistischen genetischen Operatoren, um die Generierung neuer Lösungen (Test-Szenarien in unserem Kontext) zu steuern. Unser Ansatz kombiniert mehrzielorientierte populationsbasierte Suchalgorithmen und Entscheidungsbaum-Klassifikationsmodelle, um die folgenden Ziele zu erreichen: Erstens leiten Klassifikationsmodelle die suchbasierte Generierung von Tests schneller zu kritischen Test-Szenarien (d. h. Test-Szenarien, die zu Fehlern führen). Zweitens verfeinern Suchalgorithmen Klassifikationsmodelle, sodass diese Modelle kritische Bereiche (d. h. Bereiche des Testeingaberaums, die wahrscheinlich die meisten kritischen Test-Szenarien enthalten) genau charakterisieren können. Unsere Evaluation, die an einem industriellen Automobil-System durchgeführt wurde, zeigt Folgendes: (1) Unser Algorithmus übertrifft einen Baseline-evolutionären Suchalgorithmus und erzeugt 78\% mehr eindeutige, kritische Test-Szenarien im Vergleich zum Baseline-Algorithmus. (2) Unser Algorithmus charakterisiert kritische Bereiche des zu testenden Systems genau und identifiziert somit die Bedingungen, die wahrscheinlich zu Systemausfällen führen.",
    url = "https://doi.org/10.1145/3180155.3180160",
    doi = "10.1145/3180155.3180160",
    openalex = "W2775678306",
    references = "doi101002stvr294, doi10100797830301054641, doi101016c20090197155, doi101023a1007677805582, doi1011094235797969, doi1011094235996017, doi10114297898112019670001, doi1023072288003, doi105860choice505018, openalexw225560312, openalexw2966207845"
}

Der Grund- oder Standardmetabolismus spiegelt die minimale Energiemenge wider, die zur Aufrechterhaltung von Körperfunktionen erforderlich ist, während die maximale metabolische Rate die Obergrenze für aerobe Arbeit festlegt. Es gibt typischerweise bis zu eine dreifache intraspezifische Variation sowohl bei den minimalen als auch bei den maximalen metabolischen Raten, selbst nach Kontrolle von Größe, Geschlecht und Alter; diese Unterschiede bleiben innerhalb eines gegebenen Kontexts über die Zeit hinweg konsistent, sowohl die minimalen als auch die maximalen metabolischen Raten sind jedoch plastisch und können als Reaktion auf sich ändernde Umgebungen variieren. Hier untersuchen wir die Ursachen der intraspezifischen und phänotypischen Variation auf Organ-, Gewebe- und Mitochondrien-Ebene. Wir heben die wachsenden Beweise hervor, dass Individuen vorhersagbar in der Flexibilität ihrer metabolischen Raten und im Ausmaß unterscheiden, in dem sie den minimalen Stoffwechsel unter Nahrungsmangel unterdrücken können, aber die Kapazität für aeroben Stoffwechsel erhöhen, wenn eine hohe Arbeitsleistung vorteilhaft ist. Es ist unklar, warum diese intraspezifische Variation in der metabolischen Flexibilität persistiert – möglicherweise aufgrund von Kompromissen mit der Flexibilität anderer Merkmale –, aber sie hat Konsequenzen für die Fähigkeit von Populationen, auf eine sich verändernde Welt zu reagieren. Es ist klar, dass metabolische Raten Ziele der Selektion sind, aber weitere Forschung ist erforderlich zu den Fitness-Konsequenzen von metabolischen Raten und ihrer Plastizität in verschiedenen Lebensstadien, insbesondere unter natürlichen Bedingungen. Dieser Artikel ist Teil des Themenhefts „Die Rolle der Plastizität in der phänotypischen Anpassung an schnelle Umweltveränderungen".

@article{doi101098rstb20180180,
    author = "Norin, Tommy und Metcalfe, Neil B.",
    title = "Ökologische und evolutionäre Konsequenzen der metabolischen Raten-Plastizität als Reaktion auf Umweltveränderungen",
    year = "2019",
    journal = "Philosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences",
    abstract = "Der Grund- oder Standardmetabolismus spiegelt die minimale Energiemenge wider, die zur Aufrechterhaltung von Körperfunktionen erforderlich ist, während die maximale metabolische Rate die Obergrenze für aerobe Arbeit festlegt. Es gibt typischerweise bis zu eine dreifache intraspezifische Variation sowohl bei den minimalen als auch bei den maximalen metabolischen Raten, selbst nach Kontrolle von Größe, Geschlecht und Alter; diese Unterschiede bleiben innerhalb eines gegebenen Kontexts über die Zeit hinweg konsistent, sowohl die minimalen als auch die maximalen metabolischen Raten sind jedoch plastisch und können als Reaktion auf sich ändernde Umgebungen variieren. Hier untersuchen wir die Ursachen der intraspezifischen und phänotypischen Variation auf Organ-, Gewebe- und Mitochondrien-Ebene. Wir heben die wachsenden Beweise hervor, dass Individuen vorhersagbar in der Flexibilität ihrer metabolischen Raten und im Ausmaß unterscheiden, in dem sie den minimalen Stoffwechsel unter Nahrungsmangel unterdrücken können, aber die Kapazität für aeroben Stoffwechsel erhöhen, wenn eine hohe Arbeitsleistung vorteilhaft ist. Es ist unklar, warum diese intraspezifische Variation in der metabolischen Flexibilität persistiert – möglicherweise aufgrund von Kompromissen mit der Flexibilität anderer Merkmale –, aber sie hat Konsequenzen für die Fähigkeit von Populationen, auf eine sich verändernde Welt zu reagieren. Es ist klar, dass metabolische Raten Ziele der Selektion sind, aber weitere Forschung ist erforderlich zu den Fitness-Konsequenzen von metabolischen Raten und ihrer Plastizität in verschiedenen Lebensstadien, insbesondere unter natürlichen Bedingungen. Dieser Artikel ist Teil des Themenhefts „Die Rolle der Plastizität in der phänotypischen Anpassung an schnelle Umweltveränderungen".",
    url = "https://doi.org/10.1098/rstb.2018.0180",
    doi = "10.1098/rstb.2018.0180",
    openalex = "W2913136619",
    references = "doi101038nature15256, doi101086649964"
}

Flexible job shop scheduling problems (FJSP) haben seit vielen Jahren viel Aufmerksamkeit in der Wissenschaft und der Industrie erhalten. Aufgrund ihrer exponentiellen Komplexität wurden Schwarmintelligenz (SI) und evolutionäre Algorithmen (EA) entwickelt, eingesetzt und verbessert, um sie zu lösen. Mehr als 60 % der Veröffentlichungen beziehen sich auf SI und EA. Dieser Artikel zielt darauf ab, eine umfassende Literaturreview über SI und EA zur Lösung von FJSP zu geben. Zunächst wird das mathematische Modell von FJSP vorgestellt und die in Anwendungen enthaltenen Einschränkungen zusammengefasst. Anschließend werden die Kodierungs- und Dekodierungsstrategien zur Verbindung des Problems und der Algorithmen überprüft. Die Strategien zur Initialisierung der Algorithmenpopulation und lokale Suchoperatoren zur Verbesserung der Konvergenzleistung werden zusammengefasst. Weiterhin werden ein klassischer hybrider genetischer Algorithmus (GA) und ein neuester imperialistischer Wettbewerbsalgorithmus (ICA) mit variables neighborhood search (VNS) zur Lösung von FJSP vorgestellt. Schließlich fassen wir zusammen, diskutieren und analysieren den Stand von SI und EA zur Lösung von FJSP und geben Einblicke in zukünftige Forschungsrichtungen.

@article{doi101109jas20191911540,
    author = "Gao, Kaizhou und Cao, Zhiguang und Zhang, Le und Chen, Zhenghua und Han, Yuyan und Pan, Quan-Ke",
    title = "A review on swarm intelligence and evolutionary algorithms for solving flexible job shop scheduling problems",
    year = "2019",
    journal = "IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica",
    abstract = "Flexible job shop scheduling problems (FJSP) haben seit vielen Jahren viel Aufmerksamkeit in der Wissenschaft und der Industrie erhalten. Aufgrund ihrer exponentiellen Komplexität wurden Schwarmintelligenz (SI) und evolutionäre Algorithmen (EA) entwickelt, eingesetzt und verbessert, um sie zu lösen. Mehr als 60\% der Veröffentlichungen beziehen sich auf SI und EA. Dieser Artikel zielt darauf ab, eine umfassende Literaturreview über SI und EA zur Lösung von FJSP zu geben. Zunächst wird das mathematische Modell von FJSP vorgestellt und die in Anwendungen enthaltenen Einschränkungen zusammengefasst. Anschließend werden die Kodierungs- und Dekodierungsstrategien zur Verbindung des Problems und der Algorithmen überprüft. Die Strategien zur Initialisierung der Algorithmenpopulation und lokale Suchoperatoren zur Verbesserung der Konvergenzleistung werden zusammengefasst. Weiterhin werden ein klassischer hybrider genetischer Algorithmus (GA) und ein neuester imperialistischer Wettbewerbsalgorithmus (ICA) mit variables neighborhood search (VNS) zur Lösung von FJSP vorgestellt. Schließlich fassen wir zusammen, diskutieren und analysieren den Stand von SI und EA zur Lösung von FJSP und geben Einblicke in zukünftige Forschungsrichtungen.",
    url = "https://doi.org/10.1109/jas.2019.1911540",
    doi = "10.1109/jas.2019.1911540",
    openalex = "W2951307174",
    references = "doi101016jasoc200910006"
}

Multimodale Multiobjektivoptimierung zielt darauf ab, alle Pareto-optimalen Lösungen zu finden, einschließlich überlappender Lösungen im Zielraum. Multimodale Multiobjektivoptimierung wird seit 2005 in der evolutionären Rechen-Gemeinschaft untersucht. Es ist jedoch schwierig, bestehende Studien in diesem Bereich zu überblicken, da sie unabhängig voneinander durchgeführt wurden und den Begriff „multimodale Multiobjektivoptimierung“ nicht explizit verwenden. Um dieses Problem zu lösen, fasst dieser Brief bestehende Studien zur evolutionären multimodalen Multiobjektivoptimierung zusammen, einschließlich Studien, die unter anderen Namen veröffentlicht wurden als multimodale Multiobjektivoptimierung. Unsere Übersicht klärt auch offene Fragen in diesem Forschungsgebiet auf.

@article{doi101109tevc20192909744,
    author = "Tanabe, Ryoji und Ishibuchi, Hisao",
    title = "A Review of Evolutionary Multimodal Multiobjective Optimization",
    year = "2019",
    journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
    abstract = "Multimodale Multiobjektivoptimierung zielt darauf ab, alle Pareto-optimalen Lösungen zu finden, einschließlich überlappender Lösungen im Zielraum. Multimodale Multiobjektivoptimierung wird seit 2005 in der evolutionären Rechen-Gemeinschaft untersucht. Es ist jedoch schwierig, bestehende Studien in diesem Bereich zu überblicken, da sie unabhängig voneinander durchgeführt wurden und den Begriff „multimodale Multiobjektivoptimierung“ nicht explizit verwenden. Um dieses Problem zu lösen, fasst dieser Brief bestehende Studien zur evolutionären multimodalen Multiobjektivoptimierung zusammen, einschließlich Studien, die unter anderen Namen veröffentlicht wurden als multimodale Multiobjektivoptimierung. Unsere Übersicht klärt auch offene Fragen in diesem Forschungsgebiet auf.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2019.2909744",
    doi = "10.1109/tevc.2019.2909744",
    openalex = "W2947446743",
    references = "doi101109tevc20092021467"
}

Bergregionen sind ungewöhnlich artenreich, mit reichen Aggregationen von Arten mit kleinem Verbreitungsgebiet, die Zentren der Endemismus bilden. Berge spielen eine Vielzahl von Rollen für die Biodiversität der Erde und beeinflussen angrenzende Tiefländer durch biologischen Austausch, Veränderungen des regionalen Klimas und Nährstoffabfluss. Die hohe Biodiversität bestimmter Berge spiegelt das Zusammenspiel mehrerer evolutionärer Mechanismen wider: erhöhte Artbildungsrate mit einzigartigen Möglichkeiten für das Zusammenleben und die Persistenz von Linien, geformt durch langfristige klimatische Veränderungen, die mit topografisch dynamischen Landschaften interagieren. Die hohe Vielfalt in den meisten tropischen Bergen ist eng mit der Gesteinsgeologie verbunden – insbesondere Gebiete, die mafische und ultramafische Lithologien umfassen, Gesteinstypen, die reich an Magnesium und arm an Phosphat sind und besondere Anforderungen an die Pflanzenphysiologie stellen. Die Bergbiodiversität trägt das Siegel tiefer zeitlicher evolutionärer und ökologischer Prozesse, eine Geschichte, die es unbedingt zu bewahren gilt.

@article{doi101126scienceaax0151,
    author = "Rahbek, Carsten und Borregaard, Michael K. und Antonelli, Alexandre und Colwell, Robert K. und Holt, Ben G. und Nogués‐Bravo, David und Rasmussen, Christian M. Ø. und Richardson, Katherine und Rosing, Minik T. und Whittaker, Robert J. und Fjeldså, Jon",
    title = "Building mountain biodiversity: Geological and evolutionary processes",
    year = "2019",
    journal = "Science",
    abstract = "Mountain regions are unusually biodiverse, with rich aggregations of small-ranged species that form centers of endemism. Mountains play an array of roles for Earth's biodiversity and affect neighboring lowlands through biotic interchange, changes in regional climate, and nutrient runoff. The high biodiversity of certain mountains reflects the interplay of multiple evolutionary mechanisms: enhanced speciation rates with distinct opportunities for coexistence and persistence of lineages, shaped by long-term climatic changes interacting with topographically dynamic landscapes. High diversity in most tropical mountains is tightly linked to bedrock geology-notably, areas comprising mafic and ultramafic lithologies, rock types rich in magnesium and poor in phosphate that present special requirements for plant physiology. Mountain biodiversity bears the signature of deep-time evolutionary and ecological processes, a history well worth preserving.",
    url = "https://doi.org/10.1126/science.aax0151",
    doi = "10.1126/science.aax0151",
    openalex = "W2973050715",
    references = "doi101038s415610180236z, doi101073pnas1813206116, doi101126science1228282, doi101126scienceaar5452"
}

Evolutionäre Algorithmen haben sich als sehr erfolgreich beim Lösen von Multi-Objective-Optimierungsproblemen (MOPs) erwiesen. Allerdings verschlechtert sich ihre Leistung oft beim Lösen von MOPs mit unregelmäßigen Pareto-Fronten. Um dieses Problem zu lösen, wurde in den letzten Jahren eine große Menge an Forschung betrieben und viele neue Algorithmen vorgeschlagen. Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über die Forschung zu MOPs mit unregelmäßigen Pareto-Fronten. Wir beginnen mit einer kurzen Einführung in die grundlegenden Konzepte, gefolgt von einer Zusammenfassung der Benchmark-Testprobleme mit unregelmäßigen Problemen, einer Analyse der Ursachen der Unregelmäßigkeit und realen Optimierungsproblemen mit unregelmäßigen Pareto-Fronten. Anschließend wird eine Taxonomie der bestehenden Methoden zum Umgang mit unregelmäßigen Problemen vorgestellt und repräsentative Algorithmen werden mit einer Diskussion ihrer Stärken und Schwächen überprüft. Schließlich werden offene Herausforderungen aufgezeigt und einige vielversprechende zukünftige Richtungen vorgeschlagen.

@article{doi101109jas20211003817,
    author = "Hua, Yicun und Liu, Qiqi und Hao, Kuangrong und Jin, Yaochu",
    title = "A Survey of Evolutionary Algorithms for Multi-Objective Optimization Problems With Irregular Pareto Fronts",
    year = "2021",
    journal = "IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica",
    abstract = "Evolutionäre Algorithmen haben sich als sehr erfolgreich beim Lösen von Multi-Objective-Optimierungsproblemen (MOPs) erwiesen. Allerdings verschlechtert sich ihre Leistung oft beim Lösen von MOPs mit unregelmäßigen Pareto-Fronten. Um dieses Problem zu lösen, wurde in den letzten Jahren eine große Menge an Forschung betrieben und viele neue Algorithmen vorgeschlagen. Dieser Artikel bietet einen umfassenden Überblick über die Forschung zu MOPs mit unregelmäßigen Pareto-Fronten. Wir beginnen mit einer kurzen Einführung in die grundlegenden Konzepte, gefolgt von einer Zusammenfassung der Benchmark-Testprobleme mit unregelmäßigen Problemen, einer Analyse der Ursachen der Unregelmäßigkeit und realen Optimierungsproblemen mit unregelmäßigen Pareto-Fronten. Anschließend wird eine Taxonomie der bestehenden Methoden zum Umgang mit unregelmäßigen Problemen vorgestellt und repräsentative Algorithmen werden mit einer Diskussion ihrer Stärken und Schwächen überprüft. Schließlich werden offene Herausforderungen aufgezeigt und einige vielversprechende zukünftige Richtungen vorgeschlagen.",
    url = "https://doi.org/10.1109/jas.2021.1003817",
    doi = "10.1109/jas.2021.1003817",
    openalex = "W3120225493",
    references = "doi101109tevc20092021467"
}

Multimodale Multiobjektivprobleme (MMOPs) treten in der realen Welt häufig auf, bei denen mehrere Pareto-optimale Lösungsmengen (PS) demselben Punkt auf der Pareto-Front entsprechen. Traditionelle Multiobjektive evolutionäre Algorithmen (MOEAs) zeigen bei der Lösung von MMOPs eine schlechte Leistung aufgrund eines Mangels an Diversitätserhaltung im Entscheidungsraum. Daher wurden in jüngster Zeit viele multimodale MOEAs (MMEAs) vorgeschlagen. Allerdings erfüllen bei den meisten bestehenden MMEAs die Konvergenzleistung im Zielraum nicht die Erwartungen. Darüber hinaus können viele davon nicht immer alle äquivalenten Pareto-Lösungsmengen erhalten. Um diese Probleme zu lösen, schlägt diese Studie einen MMEA auf Basis eines gewichteten Indikators vor, der als MMEA-WI bezeichnet wird. Der Algorithmus integriert die Diversitätsinformationen der Lösungen im Entscheidungsraum in einen Zielraumleistungsindikator, um die Diversität im Entscheidungsraum aufrechtzuerhalten, und führt ein Konvergenzarchiv ein, um eine effektivere Approximation der Pareto-optimalen Front (PF) zu gewährleisten. Diese Strategien können leicht auf andere indikatorbasierte MOEAs angewendet werden. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass MMEA-WI bei den ausgewählten Benchmarkproblemen hinsichtlich der inversen Generationaldistanz (IGD) und IGD im Entscheidungsraum (IGDX) Metriken einige state-of-the-art MMEAs übertrifft.

@article{doi101109tevc20213078441,
    author = "Li, Wenhua und Zhang, Tao und Wang, Rui und Ishibuchi, Hisao",
    title = "Weighted Indicator-Based Evolutionary Algorithm for Multimodal Multiobjective Optimization",
    year = "2021",
    journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
    abstract = "Multimodale Multiobjektivprobleme (MMOPs) treten in der realen Welt häufig auf, bei denen mehrere Pareto-optimale Lösungsmengen (PS) demselben Punkt auf der Pareto-Front entsprechen. Traditionelle Multiobjektive evolutionäre Algorithmen (MOEAs) zeigen bei der Lösung von MMOPs eine schlechte Leistung aufgrund eines Mangels an Diversitätserhaltung im Entscheidungsraum. Daher wurden in jüngster Zeit viele multimodale MOEAs (MMEAs) vorgeschlagen. Allerdings erfüllen bei den meisten bestehenden MMEAs die Konvergenzleistung im Zielraum nicht die Erwartungen. Darüber hinaus können viele davon nicht immer alle äquivalenten Pareto-Lösungsmengen erhalten. Um diese Probleme zu lösen, schlägt diese Studie einen MMEA auf Basis eines gewichteten Indikators vor, der als MMEA-WI bezeichnet wird. Der Algorithmus integriert die Diversitätsinformationen der Lösungen im Entscheidungsraum in einen Zielraumleistungsindikator, um die Diversität im Entscheidungsraum aufrechtzuerhalten und führt ein Konvergenzarchiv ein, um eine effektivere Approximation der Pareto-optimalen Front (PF) zu gewährleisten. Diese Strategien können leicht auf andere indikatorbasierte MOEAs angewendet werden. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass MMEA-WI bei den ausgewählten Benchmarkproblemen hinsichtlich der inversen Generationaldistanz (IGD) und IGD im Entscheidungsraum (IGDX) Metriken einige state-of-the-art MMEAs übertrifft.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2021.3078441",
    doi = "10.1109/tevc.2021.3078441",
    openalex = "W3160947956",
    references = "doi101109tevc20092021467"
}

In den letzten Jahrzehnten wurden große Fortschritte bei mehrzieligen evolutionären Algorithmen (MOEAs) für mehrzielige Optimierungsprobleme (MOPs) erzielt. Diese zunehmend verbesserten MOEAs sind jedoch nicht unbedingt mit skalierbaren und lernbaren Problemlösungsstrategien für neue und große Herausforderungen ausgerüstet, die durch das Skalieren von MOPs mit einer kontinuierlich steigenden Komplexität aus verschiedenen Aspekten entstehen, hauptsächlich einschließlich der hohen Kosten von Funktionsbewertungen, vieler Ziele, eines großen Suchraums, zeitveränderlicher Umgebungen und Multitasking. Unter verschiedenen Szenarien ist divergentes Denken erforderlich, um neue leistungsstarke MOEAs zu entwerfen, die diese effektiv lösen. In diesem Kontext haben Forschungsarbeiten zu lernbaren MOEAs mit maschinellen Lernverfahren im Bereich des evolutionären Rechnens breite Aufmerksamkeit erhalten. Dieser Artikel beginnt mit einer allgemeinen Taxonomie des Skalierens von MOPs und lernbaren MOEAs, gefolgt von einer Analyse der Herausforderungen, die diese MOPs für traditionelle MOEAs darstellen. Anschließend geben wir einen synthetischen Überblick über die neuesten Fortschritte bei lernbaren MOEAs beim Lösen verschiedener skalierender MOPs, wobei wir uns hauptsächlich auf vier attraktive Richtungen konzentrieren (d. h. lernbare evolutionäre Diskriminatoren für die Umweltauswahl, lernbare evolutionäre Generatoren für die Reproduktion, lernbare evolutionäre Evaluatoren für Funktionsbewertungen und lernbare evolutionäre Transfermodule für das Teilen oder Wiederverwenden von Optimierungserfahrung). Die Einsicht in lernbare MOEAs wird den Lesern als Referenz für den allgemeinen Verlauf der Bemühungen in diesem Bereich angeboten.

@article{doi101109tevc20233250350,
    author = "Liu, Songbai und Lin, Qiuzhen und Li, Jianqiang und Tan, Kay Chen",
    title = "A Survey on Learnable Evolutionary Algorithms for Scalable Multiobjective Optimization",
    year = "2023",
    journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
    abstract = "In den letzten Jahrzehnten wurden große Fortschritte bei mehrzieligen evolutionären Algorithmen (MOEAs) für mehrzielige Optimierungsprobleme (MOPs) erzielt. Diese zunehmend verbesserten MOEAs sind jedoch nicht unbedingt mit skalierbaren und lernbaren Problemlösungsstrategien für neue und große Herausforderungen ausgerüstet, die durch das Skalieren von MOPs mit einer kontinuierlich steigenden Komplexität aus verschiedenen Aspekten entstehen, hauptsächlich einschließlich der hohen Kosten von Funktionsbewertungen, vieler Ziele, eines großen Suchraums, zeitveränderlicher Umgebungen und Multitasking. Unter verschiedenen Szenarien ist divergentes Denken erforderlich, um neue leistungsstarke MOEAs zu entwerfen, die diese effektiv lösen. In diesem Kontext haben Forschungsarbeiten zu lernbaren MOEAs mit maschinellen Lernverfahren im Bereich des evolutionären Rechnens breite Aufmerksamkeit erhalten. Dieser Artikel beginnt mit einer allgemeinen Taxonomie des Skalierens von MOPs und lernbaren MOEAs, gefolgt von einer Analyse der Herausforderungen, die diese MOPs für traditionelle MOEAs darstellen. Anschließend geben wir einen synthetischen Überblick über die neuesten Fortschritte bei lernbaren MOEAs beim Lösen verschiedener skalierender MOPs, wobei wir uns hauptsächlich auf vier attraktive Richtungen konzentrieren (d. h. lernbare evolutionäre Diskriminatoren für die Umweltauswahl, lernbare evolutionäre Generatoren für die Reproduktion, lernbare evolutionäre Evaluatoren für Funktionsbewertungen und lernbare evolutionäre Transfermodule für das Teilen oder Wiederverwenden von Optimierungserfahrung). Die Einsicht in lernbare MOEAs wird den Lesern als Referenz für den allgemeinen Verlauf der Bemühungen in diesem Bereich angeboten.",
    url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2023.3250350",
    doi = "10.1109/tevc.2023.3250350",
    openalex = "W4322706826",
    references = "doi101016jeswa201610015"
}

Diese Arbeit erweitert die Epic Cognition Theory (ECT), indem sie klinische und anthropologische Beweise dafür untersucht, wie der Geist durch symbolische Narrative und „Traum-Immersion"-Prozesse den physischen Körper direkt beeinflusst. Wir argumentieren, dass Menschen nicht bloße Produkte ihres genetischen Codes sind; sie sind aktive „narrative Architekten", die ihre eigene Biologie durch die Verarbeitung von Umwelt- und psychologischen Stressoren neu gestalten. Wir schlagen vor, dass Phänomene, die traditionell als rein psychologisch oder pathologisch betrachtet werden – wie Placebo- und Nocebo-Effekte, Therianthropie, Konversionsstörung, religiöse Stigmata, durch Hypnose induzierte körperliche Veränderungen, Massenpsychogene Störungen und psychogene Purpura (Gardner-Diamond-Syndrom) – eindrucksvolle Beispiele für diesen internen Neugestaltungsprozess sind. Diese Fälle zeigen, wie eine symbolische Identität, wenn sie internalisiert wird, physiologische und morphologische Reaktionen manipulieren kann. Neue Hypothesen, einschließlich biophoton-vermittelter Neuroplastizität, erweitern den Geltungsbereich der ECT, indem sie einen biophysikalischen Mechanismus für diese epigenetischen und kulturellen Anpassungen vorschlagen. Indem der schizoide Zustand als Mechanismus der evolutionären Metamorphose beim Menschen definiert wird, rahmt diese Arbeit Kunst nicht nur als ästhetische Tätigkeit, sondern als ein wichtiges Instrument für „kontrollierten schizoiden Prozess". Wir argumentieren, dass Menschen durch das Erreichen des Bewusstseins über ihr symbolisches Potenzial und dessen Ausdruck durch künstlerische Handlungsfähigkeit den Mechanismus der Geist-Körper-Neugestaltung bewusst beherrschen können, wodurch der Placebo-Effekt effektiv verstärkt und die zerstörerischen Folgen extern auferlegter Narrative neutralisiert werden. Dieses Rahmenwerk definiert Krankheit, Heilung und Identitätsbildung neu als Prozesse an der Schnittstelle von physischer und symbolischer Evolution und offenbart die tiefgreifende Anwendbarkeit der ECT in den Bereichen der Evolutionären Biologie, Neuroanthropologie und narrativen Medizin.

@misc{büyük2026from,
    author = "Büyük, Sedat",
    title = "From Imagination to Biology: ECT's Case Studies of Mind-Body Evolutionary Redesign",
    year = "2026",
    publisher = "Zenodo",
    abstract = {Diese Arbeit erweitert die Epic Cognition Theory (ECT), indem sie klinische und anthropologische Beweise dafür untersucht, wie der Geist durch symbolische Narrative und „Traum-Immersion"-Prozesse den physischen Körper direkt beeinflusst. Wir argumentieren, dass Menschen nicht bloße Produkte ihres genetischen Codes sind; sie sind aktive „narrative Architekten", die ihre eigene Biologie durch die Verarbeitung von Umwelt- und psychologischen Stressoren neu gestalten. Wir schlagen vor, dass Phänomene, die traditionell als rein psychologisch oder pathologisch betrachtet werden – wie Placebo- und Nocebo-Effekte, Therianthropie, Konversionsstörung, religiöse Stigmata, durch Hypnose induzierte körperliche Veränderungen, Massenpsychogene Störungen und psychogene Purpura (Gardner-Diamond-Syndrom) – eindrucksvolle Beispiele für diesen internen Neugestaltungsprozess sind. Diese Fälle zeigen, wie eine symbolische Identität, wenn sie internalisiert wird, physiologische und morphologische Reaktionen manipulieren kann. Neue Hypothesen, einschließlich biophoton-vermittelter Neuroplastizität, erweitern den Geltungsbereich der ECT, indem sie einen biophysikalischen Mechanismus für diese epigenetischen und kulturellen Anpassungen vorschlagen. Indem der schizoide Zustand als Mechanismus der evolutionären Metamorphose beim Menschen definiert wird, rahmt diese Arbeit Kunst nicht nur als ästhetische Tätigkeit, sondern als ein wichtiges Instrument für „kontrollierten schizoiden Prozess". Wir argumentieren, dass Menschen durch das Erreichen des Bewusstseins über ihr symbolisches Potenzial und dessen Ausdruck durch künstlerische Handlungsfähigkeit den Mechanismus der Geist-Körper-Neugestaltung bewusst beherrschen können, wodurch der Placebo-Effekt effektiv verstärkt und die zerstörerischen Folgen extern auferlegter Narrative neutralisiert werden. Dieses Rahmenwerk definiert Krankheit, Heilung und Identitätsbildung neu als Prozesse an der Schnittstelle von physischer und symbolischer Evolution und offenbart die tiefgreifende Anwendbarkeit der ECT in den Bereichen der Evolutionären Biologie, Neuroanthropologie und narrativen Medizin.},
    url = "https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.17148219",
    doi = "10.5281/zenodo.17148219"
}