Etschberger, StefanOpitz, OttoGeyer-Schulz, AndreasTaudes, Alfred2019-11-142019-11-1420033-88579-362-8https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/29820Die Forschungsaktivitäten auf dem Gebiet evolutionärer Algorithmen haben in den letzten Jahren sprunghaft zugenommen. Vor allem auf dem Gebiet der Selbstadaption von Strategieparametern können Fortschritte verzeichnet werden. In dieser Arbeit werden nach einer allgemeinen Einführung beispielhaft verschiedene Varianten vorgestellt, den Mutationsoperator bei evolutionären Strategien selbstadaptiv zu steuern. Anhand eines neu entwickelten und frei verfügbaren Softwaremoduls werden drei Varianten verglichen.deText/Conference Paper1617-5468