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Concept
Algorithme évolutionniste
Résumé
vignette|redresse=1.2|Un algorithme évolutionnaire utilise itérativement des opérateurs de sélections (en bleu) et de variation (en jaune). i : initialisation, f(X) : évaluation, ? : critère d'arrêt, Se : sélection, Cr : croisement, Mu : mutation, Re : remplacement, X* : optimum.
Les algorithmes évolutionnistes ou algorithmes évolutionnaires (evolutionary algorithms en anglais), sont une famille d'algorithmes dont le principe s'inspire de la théorie de l'évolution pour résoudre des problèmes divers. Ce sont donc des méthodes de calcul bioinspirées. L'idée est de faire évoluer un ensemble de solutions à un problème donné, dans l'optique de trouver les meilleurs résultats. Ce sont des algorithmes dits stochastiques, car ils utilisent itérativement des processus aléatoires.
La grande majorité de ces méthodes sont utilisées pour résoudre des problèmes d'optimisation, elles sont en cela des métaheuristiques, bien que le cadre général ne soit pas nécessairement dédié aux algorithmes d'optimisation au sens strict. On les classe également parmi les méthodes d'intelligence computationnelle.
Ces algorithmes manipulent des populations de solutions.
Les algorithmes évolutionnaires s'inspirent de l'évolution des êtres vivants, en considérant que celle-ci tend à produire des organismes plus adaptés à leur environnement.
Selon la théorie de l'évolution, plusieurs mécanismes sont à l'œuvre pour ce faire. Schématiquement :
Les caractéristiques d'un organisme sont en grande partie codées dans ses gènes,
chaque population d'organismes est composée d'individus tous différents,
les individus sont plus ou moins adaptés à leur environnement,
les organismes transmettent une partie de leurs caractéristiques à leurs descendants,
les individus les plus adaptés se reproduisent plus « efficacement », leurs caractéristiques ont donc tendance à davantage se répandre dans la population.
Tous les algorithmes évolutionnaires font évoluer un ensemble (une « population ») de solutions (les « individus »).
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