Algorithme génétique

Algorithmes génétiques But : Obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation (si pas de méthode exacte ou de solution connue) Principe : Sélection naturelle appliquée à une population de solutions potentielles au problème donné Processus : 1. Population de base générée aléatoirement 2. Évaluation Note correspondant à son adaptation au problème 3. Sélection tirage au sort de n/2 couples de chaînes sur une roue biaisée. Chaque chaîne a une probabilité d’être tirée proportionnelle

ALGORITHMES GENETIQUES Présenté par : 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

Olivier Vaillancourt INTRODUCTION AUX ALGORITHMES GÉNÉTIQUES 1 PLAN DE LA PRÉSENTATION  Évolution des espèces & sélection naturelle Historique des algorithmes évolutionnaires Algorithmes génétiques Modèles scientifiques     Vie artificielle  Conclusion Questions  2 ÉVOLUTION ET SÉLECTION NATURELLE 3 ÉVOLUTION DES ESPÈCES  Suggérée à travers deux théories biologiques importantes :  Théorie du transformisme (1800, Jean-Baptiste Lamarck)

scientifiques et réalisations techniques Sujet :Les algorithmes génétiques dans la réalisation matérielle Problématique : Les algorithmes génétiques peuvent Ils surpasser les ingénieurs humains ? Sommaire: Qu’est-ce qu’un algorithme? Qu’est-ce qu’un algorithme génétique? Comment un algorithme génétique intervient dans la réalisation matérielle? Qu'est-ce qu'un algorithme? D'après la définition d'origine,un algorithme désigne une suite d'opération ou d'instruction qui permette

Algorithme génétique 1- Présentation : Les algorithmes génétiques étant basés sur des phénomènes biologiques, il convient de rappeler au préalable quelques termes de génétique. Les organismes vivants sont constitués de cellules, dont les noyaux comportent des chromosomes qui sont des chaînes d'ADN. L'élément de base de ces chromosomes (le caractère de la chaîne d'ADN) est un gène. Sur chacun de ces chromosomes, une suite de gènes constitue une chaîne qui code les fonctionnalités

| |Mots Clés : | |Optimisation, Méta-heuristique, algoritme génétique, GSM, trafic et indicateurs, Processus de mesures, Simulation, comportement | Remerciements Au terme de ce travail, je tiens à remercier toute personne ou organisme qui m’a aidée à mener ce projet et en particulier :

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 mathématique du problème traité. La qualité du codage des données conditionne le succès des algorithmes génétiques. Le codages binaires

[Kirkpatrick et al., 1983] et la Recherche Taboue [Glover, 1986]. La deuxième approche, appelée Méthode Évolutive, est plus récente puisqu’ elle date du début des années 90. Elle s’ est particulièrement faite connaître par l’ intermédiaire des algorithmes génétiques dont l’ origine remonte aux travaux de Holland [Holland, 1975]. Le but de ce chapitre n’ est pas de donner une description précise de l’ ensemble des métaheuristiques couramment utilisées en optimisation. Nous visons plutôt à guider toute

4e Conférence Francophone de MOdélisation et SIMulation «Organisation et Conduite d’Activités dans l’Industrie et les Services» MOSIM’03 – du 23 au 25 avril 2003 - Toulouse (France) UN ALGORITHME EVOLUTIONNISTE POUR LE PROBLEME DE TOURNEES SELECTIVES AVEC CONTRAINTES DE FENETRES DE TEMPS N. Hayari, M.-A. Manier, C. Bloch, A. El Moudni Laboratoire Systèmes et Transports UTBM, site de Belfort 90010 Belfort cedex Tel : (33) 3 84 58 33 97 Fax : (33) 3 84 58 33 42 Mél : (noureddine.hayari, marie-ange

5.1. L’optimisation par essaim particulaire 27 5.2. Les algorithmes à estimation de distribution 27 5.3. Extensions 28 Conclusion 29 Conclusion générale 30 Liste des figures Figure 1 : exemple du problème du sac à dos 8 Figure 2 : exemple du problème de tourné de véhicule 9 Figure 3 : Évolution d’une solution dans la méthode de descente 19 Figure 4 : Principe de fonctionnement d’un algorithme génetique 23 Introduction générale Les ingénieurs et les