Viele in der Praxis auftretende Optimierungsprobleme sind NP-vollständig oder NP-hart. Für solche Probleme ist kein deterministischer Algorithmus bekannt, der sie mit vertretbarem (polynomiellen) Aufwand löst. Man muß also Verfahren finden, die mit polynomiellem Aufwand möglichst gute Näherungslösungen für diese Probleme berechnen. Ein vielversprechender Ansatz zur Lösung dieser Probleme sind evolutionäre Verfahren. Zur Untersuchung solcher Verfahren hat die Projektgruppe EVA die Experimentierplattform GENOM entworfen und implementiert.

Meist setzten evolutionäre Verfahren Optimierungsprobleme voraus, die durch eine Funktion gegeben sind, die die Punkte des Suchraums in die Menge der reellen Zahlen abbildet. In der Praxis erweist sich das als eine starke Einschränkung der Anwendbarkeit dieser Verfahren, da bei vielen Problemen zusätzliche Randbedingungen für die Lösungen eingehalten werden müssen, oder nicht nur ein, sondern mehrere konkurrierende Optimierungsziele berücksichtigt werden müssen. Diese Arbeit stellt Möglichkeiten zur Bearbeitung solcher komplexer Probleme mit evolutionären Verfahren vor und enthält ein Konzept zur Integration in GENOM. Dieses Konzept wurde implementiert sowie einige der Verfahren experimentell untersucht.