Genetic algorithm (GA)
Genetic algorithm
In the computer science field of artificial intelligence , a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural evolution. This heuristic is routinely used to generate useful solutions to optimization and search problems . Genetic algorithms belong to the larger class of evolutionary algorithms (EA), which generate solutions to optimization problems using techniques inspired by natural evolution, such as inheritance , mutation , selection , and crossover . Genetic algorithms find application in bioinformatics , phylogenetics , computational science , engineering , economics , chemistry , manufacturing , mathematics , physics , pharmacometrics and other fields.
Algorithme génétique
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Les algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes . Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d' optimisation , lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné. La solution est approchée par « bonds » successifs, comme dans une procédure de séparation et évaluation , à ceci près que ce sont des formules qui sont recherchées et non plus directement des valeurs. Les origines [ modifier ]
Tech Project #1: Utilizing Genetic Algorithms to Identify Potential Software Performance Opportunities In these blogs, I would like to discuss some of our failed technical projects at Intel in order to share some of the lessons we have learned.
