Das Problem der lokalen Sackgasse   Wenn man versucht, die beste Lösung für ein komplexes Problem zu finden (z.B. den niedrigsten Punkt in einer Landschaft), neigen einfache Algorithmen dazu, im erstbesten kleinen Tal stecken zu bleiben ("lokales Minimum"). Sie sehen nicht, dass hinter dem nächsten Berg ein noch viel tieferes Tal (das "globale Optimum") liegt. Um den Berg zu...