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\large {\bf Abstract}
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In the scope of this thesis of diploma a program has been implemented for visualizing the functionality of a GA for optimization problems which consider only the order of the elements (order problem). In terms of fact the TSP is used as an example for order problems. Therefore a Java program was developed which allows the user to adjust different recombination methods (partially matched crossover, order crossover, cycle crossover, uniform order based crossover, edge recombination crossover, crossover with heuristic according to Grefenstette) and mutation methods (inversion, insertion, displacement, reciprocal exchange) and run a GA with various parameters (recombination- and mutation probability, population size, k-value for tournament selection, elitism). In the runnig GA the user can observe the actual population, the course of the next generation and the functionality of the selected operators in detail. A statistic shows the evolution of the best individual and the mean value of the population of each generation. Additionally the user has the possibility to compare different GA runs. 
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\large {\bf Kurzfassung}
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Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein Programm zur Visualisierung der Funktionsweise Genetischer Algorithmen (GAs) für Optimierungsaufgaben, in denen es nur auf die Reihenfolge von Elementen ankommt (Reihenfolgeprobleme), implementiert. Im konkreten wird das Traveling Salesman Problem als ein Beispiel für Reihenfolgeprobleme verwendet. Dazu wurde ein Programm in Java entwickelt, welches dem Benutzer ermöglicht, verschiedenste Rekombinationsoperatoren (Partially Matched Crossover, Order Crossover, Cycle Crossover, Uniform Order Based Crossover, Edge Recombination Crossover, Crossover mit Heuristik nach Grefenstette) und Mutationsoperatoren (Inversion, Insertion, Displacement, Reciprocal Exchange) einzustellen und einen GA mit unterschiedlichen Parametern (Rekombinations- und Muta\-tions\-wahrscheinlichkeit, Populationsgröße, k-Wert für Tournament Selection, Elitismus) zu starten. Im GA kann die aktuelle Population, der Ablauf der nächsten Generation und die Funktionalität der eingestellten Operatoren im Detail betrachtet werden. Eine Statistik zeigt die Entwicklung des besten Individuums und des Mittelwerts der Population je Generation. Es besteht die Möglichkeit, die Ergebnisse unterschiedlicher GA Durchläufe miteinander zu vergleichen.

\end{document}
