Acadélie francaise

Pages: 16 (3892 mots) Publié le: 19 avril 2011
II.1.Introduction :

Un algorithme génétique recherche le ou les extrema d'une fonction définie sur un espace de données. Pour l'utiliser, on doit disposer des cinq éléments suivants :
1) Un principe de codage de l'élément de population. Cette étape associe à chacun des points de l'espace d'état une structure de données. Elle se place généralement après une phase de modélisation mathématiquedu problème traité. La qualité du codage des données conditionne le succès des algorithmes génétiques. Le codages binaires ont été très utilisés à l'origine. Les codages réels sont désormais largement utilisés, notamment dans les domaines applicatifs pour l'optimisation de problèmes à variables réelles.
2) Un mécanisme de génération de la population initiale. Ce mécanisme doit être capable deproduire une population d'individus non homogène qui servira de base pour les générations futures.
Le choix de la population initiale est important car il peut rendre plus ou moins rapide la convergence vers l'optimum global. Dans le cas où l'on ne connaît rien du problème à résoudre, il est essentiel que la population initiale soit répartie sur tout le domaine de recherche.
3) Une fonction àoptimiser. Celle-ci retourne une valeur appelée fitness ou fonction d'évaluation de l'individu.
4) Des opérateurs permettant de diversifier la population au cours des générations et d'explorer l'espace d'état. L'opérateur de croisement recompose les gènes d'individus existant dans la population, l'opérateur de mutation a pour but de garantir l'exploration de l'espace d'états.
5) Des paramètres dedimensionnement : taille de la population, nombre total de générations ou critère d'arrêt, probabilités d'application des opérateurs de croisement et de mutation.

II.2. Pourquoi les algorithme genetique ?:
Les algorithmes génétiques fournissent des solutions aux problèmes n'ayant pas de solutions calculables en temps raisonnable de façon analytique ou algorithmique.
Selon cette méthode, desmilliers de solutions (génotypes) plus ou moins bonnes sont crées au hasard puis sont soumises à un procédé d'évaluation de la pertinence de la solution mimant l'évolution des espèces : les plus "adaptés", c'est-à-dire les solutions au problème qui sont les plus optimales survivent davantage que celles qui le sont moins et la population évolue par générations successives en croisant les meilleuressolutions entre elles et en les faisant muter, puis en relançant
ce procédé un certain nombre de fois afin d'essayer de tendre vers la solution optimale.
Le mécanisme d'évolution et de sélection est indépendant du problème à résoudre : seules changent trois fonctions :
• la fonction qui s'occupe de représenter le problème en codant chaque information caractérisant une solution possible selon uncodage bien particulier, chaque information représente alors un gène et toutes les valeurs que peuvent prendre cette caractéristique représentent les allèles possibles pour ce gène, et en concaténant tous ces gènes pour obtenir un chromosome qui lui représente une solution dans son intégralité
• la fonction inverse qui à partir d'un chromosome permet d'obtenir une solution par décodage du génôme.
•la fonction qui évalue l'adaptation d'une solution à un problème, sa pertinence.
Cette technique est d'application générale.
En effet, quand on utilise les algorithmes génétiques , aucune connaissance de la manière dont résoudre le problème n'est requise, il est seulement nécessaire de fournir une fonction permettant de coder une solution sous forme de gènes (et donc de faire le travailinverse).
ainsi que de fournir une fonction permettant d'évaluer la pertinence d'une solution au problème donné.
Cela en fait donc un modèle minimal et canonique pour n'importe quel système évolutionnaire et pour n'importe quel problème pouvant être abordé sous cet angle, sous ce paradigme.
Cette représentation nous permet donc d'étudier des propriétés quasiment impossibles à étudier dans leur...
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