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.
Sélection naturellevignette|Selon les principes de la sélection naturelle de Darwin, les pinsons des Galápagos sont issus d'une espèce souche venue du continent. La sélection s'est traduite par une spécialisation de la taille de leur bec en liaison avec leur régime alimentaire (seconde édition de son la publiée en 1845). En biologie, la est l'un des mécanismes moteurs de l'évolution des espèces qui explique le succès reproductif différentiel entre des individus d'une même espèce et le succès différentiel des gènes présents dans une population.
Fitness functionA fitness function is a particular type of objective function that is used to summarise, as a single figure of merit, how close a given design solution is to achieving the set aims. Fitness functions are used in evolutionary algorithms (EA), such as genetic programming and genetic algorithms to guide simulations towards optimal design solutions. In the field of EAs, each design solution is commonly represented as a string of numbers (referred to as a chromosome).
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.
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.
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.
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.
Paysage adaptatifLe paysage adaptatif (ou paysage de fitness, fitness landscape en anglais) est un outil utilisé en biologie évolutive pour visualiser les relations entre des génotypes et le succès reproductif. Le paysage adaptatif est une représentation de la fitness d’organismes, d’espèces ou de populations sous forme d’une carte topographique. Cette fitness, ou valeur sélective, est une mesure relative de la survie et de la reproduction. vignette|Croquis d'un paysage de fitness.
Exigence (ingénierie)Une est, dans le domaine de l'ingénierie, un besoin, une nécessité, une attente auquel un produit ou un service doit répondre ou une contrainte qu'il doit satisfaire. L'exigence peut être exprimée par une partie prenante (utilisateur, client, commercial, analyste de marchés, gestionnaire de produits, etc.) ou déterminée par les processus d'ingénierie et en particulier les activités d'études. L'approche commune à tous les domaines d'ingénierie est de définir les besoins, d'envisager des solutions, et de livrer la solution la plus appropriée.
Analyse des exigencesEn ingénierie des systèmes et en ingénierie logicielle, l'analyse des exigences comprend les tâches qui ont pour but de déterminer les exigences d'un système nouveau ou à modifier, en prenant en compte le conflit possible entre les exigences de diverses parties prenantes, telles que les utilisateurs. L'analyse des exigences est critique pour le succès d'un projet. Les interviews de parties prenantes sont une méthode communément employée dans l'analyse des exigences.
