ALGORITHMES GENETIQUES

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Table des matières

I. Introduction
II. Fonctionnement des algorithmes génétiques
1. Historique
2. Initiation à la biologie
3. Principes généraux
4. Fonctionnement détaillé III. Application à la robotique

I. Introduction
Les algorithmes génétiques font partie de la famille des algorithmes évolutionnistes (ce sont des algorithmes stochastiques ils utilisent des données aléatoires).
Ils utilisent les principes de sélection naturelle identifiés au XIX siècle par Charles Darwin (croissement, mutation, sélection), pour traiter des problèmes d’optimisation.
Leur but est d’obtenir une solution approchée en un temps correcte à un problème d’optimisation, lorsqu’il n’existe pas ou on ne connait pas de méthode exacte pour le résoudre en un temps raisonnable.
On applique l’algorithme à une population de solution potentiels au problème donné. On se rapproche par
« bonds » successifs d’une solution de plus en plus adéquate. II. Fonctionnement des algorithmes génétiques 1. Historique 1860 : Darwin publie L’origine des espèces au moyen de la sélection naturelle ou la lutte pour l’existence dans la nature. Dans ce livre il rejette l’existence «de systèmes naturels figées » déjà adaptés pour toujours à toutes les conditions extérieurs et expose sa théorie de l’évolution des espèces : sous l’influence des contraintes extérieurs, les êtres vivants se sont graduellement adaptés à leur milieux naturels au travers du processus de reproduction.

XX siècle: Mise en évidence de l’existence de mutations génétiques. Les problèmes de traitement de l'information sont résolus de manières figés : lors de sa phase de conception, le système reçoit toutes les caractéristiques nécessaires pour les conditions d'exploitations connues au moment de sa conception ce qui empêche une adaptation à des conditions d'environnement inconnues, variables ou évolutives. Les chercheurs en