La programmation génétique est une méthode automatique inspirée par le mécanisme de la sélection naturelle tel qu'il a été établi par Charles Darwin pour expliquer l'adaptation plus ou moins optimale des organismes à leur milieu. Elle a pour but de trouver par approximations successives des programmes répondant au mieux à une tâche donnée.
On nomme programmation génétique une technique permettant à un programme informatique d'apprendre, par un algorithme évolutionniste, à optimiser peu à peu une population d'autres programmes pour augmenter leur degré d'adaptation (fitness) à réaliser une tâche demandée par un utilisateur.
Afin de bien comprendre d’où vient la programmation génétique, nous allons tout d’abord identifier quelques dates importantes pour cette recherche :
• 1958 – Friedberg : Mutation aléatoire d’instruction dans un programme génétique
• 1963 – Samuel : Utilisation du terme « machine learning » dans le sens de programmation automatique.
• 1966 – Fogel, Owen & Walsh : Automates à états finis pour des tâches de prédiction, obtenus par sélection de parents efficaces auxquels on applique des mutations : « evolutionary programming »
• 1985 – Cramer : Utilisation d’expression sous forme d’arbre. Cross-over entre sous-arbres.
• 1986 – Hicklin : Évolution de programmes de jeux en LISP. Sélection des parents efficaces, combinaisons des sous-arbres communs ou présents dans un des parents et de sous-arbres aléatoires.
• 1989/1992 – Koza : Systématisation et démonstration de l’intérêt de cette approche pour de nombreux problèmes. Définitions d’un paradigme standard dans le livre « Genetic programming. On the programming of computers by means of natural selection » [Koza, 1992]. Ce paradigme inclut plusieurs concepts : programmation structurée en expression arborescentes, définition d’une grammaire de langage, type de retour unique pour chaque fonction, définition des proportions de mutation et de cross-over pour chaque génération, etc.
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In computer programming, gene expression programming (GEP) is an evolutionary algorithm that creates computer programs or models. These computer programs are complex tree structures that learn and adapt by changing their sizes, shapes, and composition, much like a living organism. And like living organisms, the computer programs of GEP are also encoded in simple linear chromosomes of fixed length. Thus, GEP is a genotype–phenotype system, benefiting from a simple genome to keep and transmit the genetic information and a complex phenotype to explore the environment and adapt to it.
La programmation génétique est une méthode automatique inspirée par le mécanisme de la sélection naturelle tel qu'il a été établi par Charles Darwin pour expliquer l'adaptation plus ou moins optimale des organismes à leur milieu. Elle a pour but de trouver par approximations successives des programmes répondant au mieux à une tâche donnée. On nomme programmation génétique une technique permettant à un programme informatique d'apprendre, par un algorithme évolutionniste, à optimiser peu à peu une population d'autres programmes pour augmenter leur degré d'adaptation (fitness) à réaliser une tâche demandée par un utilisateur.
Multi Expression Programming (MEP) is an evolutionary algorithm for generating mathematical functions describing a given set of data. MEP is a Genetic Programming variant encoding multiple solutions in the same chromosome. MEP representation is not specific (multiple representations have been tested). In the simplest variant, MEP chromosomes are linear strings of instructions. This representation was inspired by Three-address code. MEP strength consists in the ability to encode multiple solutions, of a problem, in the same chromosome.
Explore la physique des systèmes génétiques et cellulaires, en se concentrant sur la fragilité, les boucles de rétroaction négative et les réseaux moteurs sensoriels dans le cerveau de C. elegans.
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This paper develops a model-free method to estimate the dynamics of free-flying objects. We take a realistic perspective to the problem and investigate tracking accurately and very rapidly the traject
We propose a crossover operator that works with genetic programming trees and is approximately geometric crossover in the semantic space. By defining semantic as program's evaluation profile with resp