Algorithme évolutionnistevignette|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.
Algorithme mémétiqueLes 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.
Algorithme génétiqueLes algorithmes génétiques 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 exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné.
Population model (evolutionary algorithm)The population model of an evolutionary algorithm (EA) describes the structural properties of its population to which its members are subject. A population is the set of all proposed solutions of an EA considered in one iteration, which are also called individuals according to the biological role model. The individuals of a population can generate further individuals as offspring with the help of the genetic operators of the procedure. The simplest and widely used population model in EAs is the global or panmictic model, which corresponds to an unstructured population.
Énergie solaire thermiqueupright|vignette|Un champ de capteurs solaires au Danemark au sein d'une centrale de chauffage solaire, permettant de récupérer l'énergie thermique du rayonnement solaire. L'énergie solaire thermique est l'énergie thermique du rayonnement solaire. Elle est captée dans le but d'échauffer un fluide (liquide ou gaz). L'énergie reçue par le fluide peut être ensuite utilisée directement (eau chaude sanitaire, chauffage) ou indirectement (production de vapeur d'eau pour entraîner des alternateurs et ainsi obtenir de l'énergie électrique, production de froid).
Crossover (genetic algorithm)In genetic algorithms and evolutionary computation, crossover, also called recombination, is a genetic operator used to combine the genetic information of two parents to generate new offspring. It is one way to stochastically generate new solutions from an existing population, and is analogous to the crossover that happens during sexual reproduction in biology. Solutions can also be generated by cloning an existing solution, which is analogous to asexual reproduction. Newly generated solutions may be mutated before being added to the population.
Evolutionary computationIn computer science, evolutionary computation is a family of algorithms for global optimization inspired by biological evolution, and the subfield of artificial intelligence and soft computing studying these algorithms. In technical terms, they are a family of population-based trial and error problem solvers with a metaheuristic or stochastic optimization character. In evolutionary computation, an initial set of candidate solutions is generated and iteratively updated.
Capteur solaire thermiqueUn capteur solaire thermique (ou capteur solaire, ou capteur hélio-thermique, ou encore panneau solaire) est un dispositif conçu pour recueillir l'énergie solaire transmise par rayonnement et la transférer à un fluide caloporteur (gaz ou liquide) sous forme de chaleur. Cette énergie thermique peut ensuite être utilisée pour le chauffage de bâtiments, pour la production d'eau chaude sanitaire ou encore dans divers procédés industriels. Cette technologie est différente de celle des panneaux photovoltaïques, qui transforment la lumière (les photons) en électricité.
Optimisation multiobjectifL'optimisation multiobjectif (appelée aussi Programmation multi-objective ou optimisation multi-critère) est une branche de l'optimisation mathématique traitant spécifiquement des problèmes d'optimisation ayant plusieurs fonctions objectifs. Elle se distingue de l'optimisation multidisciplinaire par le fait que les objectifs à optimiser portent ici sur un seul problème. Les problèmes multiobjectifs ont un intérêt grandissant dans l'industrie où les responsables sont contraints de tenter d'optimiser des objectifs contradictoires.
Centrale solaire thermodynamiqueUne centrale solaire thermodynamique (ou centrale solaire thermique à concentration ou encore héliothermodynamique), en anglais CSP (pour concentrated solar power) est un site industriel qui concentre les rayons du Soleil à l'aide de miroirs afin de chauffer un fluide caloporteur, lequel sert en général à produire de l'électricité. Ce type de centrale permet, en stockant ce fluide dans un réservoir, de prolonger le fonctionnement de la centrale plusieurs heures au-delà du coucher du Soleil.
