Algorithme mémétique | EPFL Graph Search

Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?

Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur GraphSearch.

Découvrez-en plus sur les applications Graph.

Les algorithmes mémétiques 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 de résolution pour résoudre le problème de manière exacte en un temps raisonnable. Les algorithmes mémétiques sont nés d'une hybridation entre les algorithmes génétiques et les algorithmes de recherche locale. Ils utilisent le même processus de résolution que les algorithmes génétiques mais utilisent un opérateur de recherche locale après celui de mutation. L'intérêt de cette classe d'algorithme est l'apport de la diversification de la partie génétique accompagnée par l'intensification de la recherche locale. On peut classer les algorithmes mémétiques dans les métaheuristiques. Le principe général des algorithmes mémétiques est semblable à celui des algorithmes génétiques à la différence près qu'un opérateur de recherche locale est ajouté après celui de mutation. Ce dernier permet d'ajouter une intensification à la diversification apportée par le principe de l'algorithme génétique. Un algorithme génétique a besoin pour son fonctionnement d'une population initiale. Celle-ci peut-être construite de manière aléatoire ou de façon gloutonne. L'algorithme itère différentes étapes ensuite jusqu'à un critère d'arrêt propre à chaque problème/utilisateur : sélection de deux parents (individus) dans la population application d'un opérateur de croisement entre les deux parents afin de générer un nouvel enfant (individu) application d'un opérateur de recherche locale à l'enfant mise à jour de la population avec l'enfant (selon la stratégie garder les meilleures solutions, un échantillon large, etc.) Population de base générée aléatoirement ou avec une initialisation de type gloutonne Évaluation de chaque individu Sélection d'un sous groupe parmi la population Croisement de deux parents pour créer un nouveau fils Application d'une recherche locale aux nouveaux enfants Mutation à appliquer sur l'enfant Mis à jour de la population en gardant les meilleurs enfants, et supprimant les plus mauvais individus Adrien Goëffon.

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Concepts associés (15)

Cours associés (2)

Séances de cours associées (45)

CS-330: Artificial intelligence

Introduction aux techniques de l'Intelligence Artificielle, complémentée par des exercices de programmation qui montrent les algorithmes et des exemples de leur application à des problèmes pratiques.

ChE-605: AI in chemistry and beyond:Highlights in the field

Should have expertise in chemistry, physics or lite and material sciences. Although a very good knowledge in Al-based algorithms is required to fully understand the technical details, a basic knowledg

Métaheuristique

Une métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif.

Universal Darwinism

Universal Darwinism, also known as generalized Darwinism, universal selection theory, or Darwinian metaphysics, is a variety of approaches that extend the theory of Darwinism beyond its original domain of biological evolution on Earth. Universal Darwinism aims to formulate a generalized version of the mechanisms of variation, selection and heredity proposed by Charles Darwin, so that they can apply to explain evolution in a wide variety of other domains, including psychology, linguistics, economics, culture, medicine, computer science, and physics.

Neuroevolution

Neuroevolution, or neuro-evolution, is a form of artificial intelligence that uses evolutionary algorithms to generate artificial neural networks (ANN), parameters, and rules. It is most commonly applied in artificial life, general game playing and evolutionary robotics. The main benefit is that neuroevolution can be applied more widely than supervised learning algorithms, which require a syllabus of correct input-output pairs. In contrast, neuroevolution requires only a measure of a network's performance at a task.

Satisfaction contrainte : Formulation et algorithmes CS-330: Artificial intelligence

Couvre la formulation de problèmes de satisfaction des contraintes et d'algorithmes systématiques pour les résoudre efficacement.

Architecture reconfigurable : interconnexion statique tolérante aux pannes

Explore une architecture de reconfiguration pour les dispositifs semi-conducteurs, optimisant la cartographie et la gestion des défauts.

Physiologie cellulaire: modèles de tir neuronaux MOOC: Selected chapters form winterschool on multi-scale brain

Explore la recréation de modèles de tir neuronaux à travers des modèles de canaux ioniques et des algorithmes génétiques.