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).
Catalyse hétérogènevignette|droite|Catalyseur monolytique utilisé pour l'oxydation de CO en En chimie, on parle de la catalyse hétérogène lorsque le catalyseur et les réactifs sont dans plusieurs phases. Généralement, le catalyseur est solide et les réactifs sont gazeux ou en solution aqueuse. La catalyse hétérogène est d'une importance primordiale dans de nombreux domaines de l'industrie chimique et le secteur de l'énergie. L'importance de la catalyse hétérogène est mise en évidence via les Prix Nobel pour Fritz Haber en 1918, Carl Bosch en 1931, Irving Langmuir en 1932 et Gerhard Ertl en 2007.
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.
Catalysevignette|Intérieur du musée de la catalyse à Widnes en Angleterre. En chimie, la catalyse (du grec ancien : , « détacher ») se réfère à l'accélération ou la réorientation de la cinétique de réaction au moyen d'un catalyseur, et dans certains cas à la sélectivité pour diriger la réaction dans un sens privilégié (réaction concurrente, production d'un produit plutôt qu'un autre). Le catalyseur est utilisé en quantité beaucoup plus faible que les produits réactifs. Il n'apparait pas en général dans le bilan de réaction, donc pas dans son équation globale.
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.
Système de classeursUn système de classeurs (Learning Classifier System ou LCS en anglais) est un système d'apprentissage automatique utilisant l'apprentissage par renforcement et les algorithmes génétiques. Ils ont été introduits par Holland en 1977 et développé par Goldberg en 1989 Un système de classeurs (aussi appelé classifiers) est composé d'une base de règles, appelée classeur, associés à un poids. Chaque règle est composée d'une partie condition et d'une partie action. Le classeur commence par être initialisé (aléatoirement ou non).
Adaptation (biologie)En biologie, l'adaptation peut se définir d’une manière générale comme l’ajustement fonctionnel de l’être vivant au milieu, et, en particulier, comme l’appropriation de l’organe à sa fonction. L’adaptation correspond à la mise en accord d'un organisme vivant avec les conditions qui lui sont extérieures. Elle perfectionne ses organes, les rend plus aptes au rôle qu’ils semblent jouer dans la vie de l’individu. Elle met l’organisme tout entier en cohérence avec le milieu.
Gene expression programmingIn 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.
Intelligence artificiellevignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Mutation génétiquethumb|Un exemple de mutation homéotique : une drosophile Antennapedia Une est une modification rare, accidentelle ou provoquée, de l'information génétique (séquence d’ADN ou d’ARN) dans le génome. Selon la partie du génome touchée, les conséquences d'une mutation peuvent varier. Une mutation est dite héréditaire si la séquence génétique mutée est transmise à la génération suivante (voir mutations germinales). Elle est l’un des éléments de la biodiversité et l’un des nombreux facteurs pouvant éventuellement participer dans l'évolution de l'espèce.
