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Définition de l'algorithme et modèle de fonctionnement

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Introduction to Genetic Algorithm & their application in data science. Prsentationdesalgorithmesgntiquesetdeleursapplicationsenconomie P. Genetic Algorithms: Concepts and Designs - Kim-Fung Man, Kit-Sang Tang, Sam Kwong. Algorithmes Génétiques - I - Présentation. Tsi98. [Tutoriel/Python] Les algorithmes génétiques (garantis sans OGM) Bonjour tout le monde ! Durant le WE, j’ai repris un projet datant du début de l’année, une « Word Clock » (« horloge à mots »), dans le même style que la Qlocktwo, mais en version DIY.

Pour ce projet, j’avais besoin de résoudre un problème d’agencement de lettres dans une matrice de forme arbitraire. Je vous passe les détails du problème qui n’ont rien à voir avec le sujet de cet article. Le plus important à savoir est que pour résoudre ce problème de manière « bourrin », en testant toutes les possibilités d’agencement des différents mots dans la matrice, il faudrait pas moins de 34 488 115 200 essais dans le pire des cas, soit environ 7h30 de calcul en utilisant la pleine puissance de mon ordinateur de travail / gaming.

Face à un tel nombre d’essais, je mettais résigné en début d’année à agencer la matrice manuellement sur une feuille de papier quadrillé. Sommaire Qu’est-ce qu’un algorithme génétique ? Le principe de fonctionnement des GA est d’une simplicité déconcertante. 1. 2. Individu. Réseaux de neurones. Algorithmes génétiques. Heuristique Pour résoudre ces problèmes, nous utilisons des heuristiques afin de trouver la solution optimale, ou à défaut, la moins mauvaise, pour le problème. L'idée principale des heuristiques est d'explorer l'espace des solutions en essayant de converger vers la meilleure solution. Cependant, il est important d’éviter une convergence prématurée de l'algorithme vers un extremum, ou optimum, local. Un extremum local est la meilleure solution dans une zone restreinte, en opposition à l’extremum global, qui est la meilleure solution dans l’ensemble.

Voici un exemple d'une heuristique où la meilleure solution est la valeur la plus proche de 4 : Principes Les algorithmes génétiques utilisent la théorie de Darwin sur l’évolution des espèces. Paradigme Ce paradigme, associé avec la terminologie de la génétique, nous permet d’exploiter les algorithmes génétiques : Nous retrouvons les notions de Population, d’Individu, de Chromosome et de Gène. Opérateurs d'évolution Sélection Croisement Mutation. Algorithmes génétiques. Suivant: Application monter: Algorithmes génétiques pour résoudre précédent: Le problème du voyageur Table des matières Sous-sections Introduction aux algorithmes génétiques Les algorithmes génétiques sont des algorithmes d'optimisation s'appuyant sur des techniques dérivées de la génétique et des mécanismes d'évolution de la nature : croisements, mutations, sélections, etc...

Ils appartiennent á la classe des algorithmes évolutionnaires. Historique Charles Darwin publie son livre intitulé L'origine des espèces au moyen de la sélection naturelle ou la lutte pour l'existence dans la nature. 20ième siècle Mise en évidence de l'existence de mutations génétiques. Programmation évolutionnaire L. Stratégie d'évolution I. Dans les années 1960, John Holland étudient les systémes évolutifs et, en 1975, il introduit le premier modèle formel des algorithmes génétiques (the canonical genetic algorithm AGC) dans son livre Adaptation in Natural and Artificial Systems. Années 1990 Principes But , où où et. TE AG. Algorithme génétique. Origines[modifier | modifier le code] La popularisation des algorithmes génétiques sera l'œuvre de David Goldberg à travers son livre Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning[1] (1989).

Ce livre est encore édité aujourd'hui. En Europe, la première conférence sur ce type de sujet fut l'European Conference on Artificial Life en 1991 (elle a fêté ses 20 ans en 2011[2]), coorganisée par Francisco Varela et Paul Bourgine. Un des premiers ouvrages à présenter en Français les algorithmes génétiques sera le livre[3] Intelligence Artificielle et Informatique Théorique qui lui consacrera un chapitre dès 1993. La première conférence francophone avec actes[4] sur le sujet sera organisée en 1994 par Jean-Marc Alliot (IRIT), Evelyne Lutton (INRIA), Marc Schoenauer (INRIA) et Edmund Ronald. Présentation[modifier | modifier le code] Analogie avec la biologie[modifier | modifier le code] Terminologie commune aux deux disciplines[modifier | modifier le code] Sélection par rang.