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Algorithme génétique

Algorithme génétique
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. 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. Présentation[modifier | modifier le code] Analogie avec la biologie[modifier | modifier le code] Terminologie commune aux deux disciplines[modifier | modifier le code] Les algorithmes génétiques étant basés sur des phénomènes biologiques, il convient de rappeler au préalable quelques termes de génétique. Les organismes vivants sont constitués de cellules, dont les noyaux comportent des chromosomes qui sont des chaînes d'ADN. On utilise aussi, dans les algorithmes génétiques, une analogie avec la théorie de l'évolution qui propose qu'au fil du temps, les gènes conservés au sein d'une population donnée sont ceux qui sont le plus adaptés aux besoins de l'espèce vis-à-vis de son environnement. Sélection Related:  GA

Genetic algorithm The 2006 NASA ST5 spacecraft antenna. This complicated shape was found by an evolutionary computer design program to create the best radiation pattern. Genetic algorithms find application in bioinformatics, phylogenetics, computational science, engineering, economics, chemistry, manufacturing, mathematics, physics, pharmacometrics and other fields. Methodology[edit] In a genetic algorithm, a population of candidate solutions (called individuals, creatures, or phenotypes) to an optimization problem is evolved toward better solutions. Each candidate solution has a set of properties (its chromosomes or genotype) which can be mutated and altered; traditionally, solutions are represented in binary as strings of 0s and 1s, but other encodings are also possible. A typical genetic algorithm requires: a genetic representation of the solution domain,a fitness function to evaluate the solution domain. Initialization of genetic algorithm[edit] Selection[edit] Genetic operators[edit] Termination[edit]

Algorithmes génétiques Le terme génétique en informatique désigne un outil du monde de l’intelligence artificielle, permettant de converger vers un optimum (jeu de coefficients la plupart du temps) de configuration d’un système (matériel ou logiciel). Par rapport à une approche "brutale" consistant à évaluer toutes les combinaisons possibles, cette approche permet de traiter des problèmes dont la combinatoire est telle (dite "explosive") qu’une exploration systématique prendrait des temps infinis même avec des machines très puissantes. Il faut bien avoir conscience que, du fait des principes utilisés par cette méthode, elle ne garantit pas de trouver l’optimum absolu (qui d’ailleurs n’existe pas la plupart du temps si l’optimisation est de type multi-objectifs) mais de converger vers un optimum représentant un très bon compromis entre le niveau de qualité de la solution et le temps de calcul mis pour la trouver. Ce n’est donc pas une méthode formelle exacte, mais une méthode de résolution approchée. Documents

Utilizing Genetic Algorithms to Identify Potential Software Performance Opportunities – Blogs 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. I am a believer that you learn just as much from your failures as from successes…so in these projects we learned a lot. This tech project ended back in 2004 and was absolutely fascinating. The parent and newly created children binaries were then compared in a bout of performance. One example of the random changes which was applied was a temporal locality hint which can be applied to loads or stores on the Itanium architecture. a) ld8 [r23] // Before temporal locality hint is applied as a mutation b) ld8.nta [r23] // After a temporal locality hint is applied as a mutation If this change increases the performance of the binary then that binary will win in the next contest and become the new parent binary…moved to the next round.

genetic-programming.org-Home-Page Computer Vision Algorithm Implementations General Image Processing OpenCV (C/C++ code, BSD lic) Image manipulation, matrix manipulation, transforms Torch3Vision (C/C++ code, BSD lic) Basic image processing, matrix manipulation and feature extraction algorithms: rotation, flip, photometric normalisations (Histogram Equalization, Multiscale Retinex, Self-Quotient Image or Gross-Brajovic), edge detection, 2D DCT, 2D FFT, 2D Gabor, PCA to do Eigen-Faces, LDA to do Fisher-Faces. GradientShop (C/C++ code, GPL lic) GradientShop: A Gradient-Domain Optimization Framework for Image and Video Filtering ImLab (C/C++ code, MIT lic) A Free Experimental System for Image Processing (loading, transforms, filters, histogram, morphology, ...) (C/C++ code, GPL and LGPL lic) CImg Library is an open source C++ toolkit for image processing Generic Image Library (GIL) - boost integration (C/C++ code, MIT lic) Adobe open source C++ Generic Image Library (GIL) SimpleCV a kinder, gentler machine vision library PCL, The Point Cloud Library qcv Machine Vision Toolbox

Les Algorithmes Génétiques 1.1 Principes généraux Les algorithmes génétiques sont des algorithmes d'optimisation s'appuyant sur des techniques dérivées de la génétique et de l'évolution naturelle1 : croisements, mutations, sélection, etc. Les algorithmes génétiques ont déjà une histoire relativement ancienne puisque les premiers travaux de John Holland sur les systèmes adaptatifs remontent à 1962 [Hol62]. Un algorithme génétique recherche le ou les extrema d'une fonction définie sur un espace de données. Un principe de codage de l'élément de population. Figure 1.1: Principe général des algorithmes génétiques on commence par générer une population d'individus de façon aléatoire. 1.2 Description détaillée 1.2.1 Codage des données Historiquement le codage utilisé par les algorithmes génétiques était représenté sous forme de chaînes de bits contenant toute l'information nécessaire à la description d'un point dans l'espace d'état. 1.2.2 Génération aléatoire de la population initiale 1.2.3 Gestion des contraintes Principe

Genetic Algorithm Clustering for Color Image Quantization F. Z. Bellala Belahbib , F. Souami LRIA Département Informatique FEI, USTHB, Alger, Algérie Correspondence to: F. Copyright © 2012 Scientific & Academic Publishing. Abstract Clustering is an unsupervised classification method used for different issues in image analysis. Keywords: Genetic Algorithms, Clustering, Fuzzy Clustering, Color Image Quantization 1. Genetic algorithms are randomized search andoptimization techniques[11] inspired by natural species evolution. Clustering is an unsupervised classification technique where elements in the same class (cluster) are as similar as possible and elements in different classes are as dissimilar as possible. On the other hand, it has been proved that GeneticAlgorithms as stochastic approaches converge generally to the global solution even with complex data. These propositions were applied for simple data or for grayscale images. This paper is organized as follows. 2. Provided that: Note that in the hard partition, uij is either 0 or 1. 3. 3.1. 4.

Algorithmes génétiques - A525G Les algorithmes génétiques 1. Introduction L’Optimisation est l’une des branches les plus importantes des mathématiques appliquées modernes, et de nombreuses recherches, à la fois pratiques et théoriques, lui sont consacrées. Si on met de côté les problèmes d’optimisation discrète ou multicritère, alors la théorie de l’optimisation peut être séparée en deux grandes branches : l’optimisation locale et l’optimisation globale. Il existe deux grandes approches à l’optimisation globale. 2. 2.1 Généralités sur les algorithmes génétiques 2.1.1 Introduction Dans la nature, les êtres vivants croissent et interagissent les uns avec les autres. Comme nous l’avons mentionné précédemment, les algorithmes génétiques s'attachent à simuler le processus de sélection naturelle dans un environnement hostile lié au problème à résoudre, en s'inspirant des théories de l'évolution proposées par Charles Darwin [Dar59] : 2.1.2 Principes généraux des algorithmes génétiques Un principe de codage du chromosome. a.

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