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Algorithmes genetiques pdf

Réf S V Date de publication juin Algorithmes génétiques et algorithmes évolutionnaires Date de dernière validation mai Cet article est issu de Technologies de l'information Technologies logicielles Architectures des systèmes par Évelyne LUTTON Résumé Les algorithmes évolutionnaires se basent sur l ? observation des phénomènes biologiques mis en ?uvre par des populations d ? organismes vivants en vue de s ? adapter à leur environnement Ces mécanismes de sélection et d ? héritage génétique représentent une version arti ?cielle de la théorie de l'évolution selon Darwin Cette discipline couvre ainsi un ensemble de techniques nommées algorithmes génétiques ? programmation génétique ? stratégies d ? évolution ? programmation évolutionnaire ? Le domaine des algorithmes évolutionnaires est en pleine expansion tant au niveau théorique qu ? au niveau applicatif Pour toute question Service Relation clientèle Techniques de l ? Ingénieur Immeuble Pleyad boulevard Ornano Saint-Denis Cedex Par mail infos clients teching com Par téléphone Document téléchargé le Pour le compte - universite paris diderot ? Techniques de l'Ingénieur tous droits réservés CCe document a ete delivre pour le compte de - universite paris diderot Algorithmes génétiques et algorithmes évolutionnaires Parution juin - Dernière validation mai - Ce document a ete delivre pour le compte de - universite paris diderot par Évelyne LUTTON INRIA ?? Rocquencourt ?? Projet FRACTALES Algorithmes génétiques algorithmes évolutionnaires et darwinisme arti ?ciel Bref historique du domaine Darwinisme évolutionnisme Version arti ?cielle du darwinisme Notions et vocabulaire de base Programmer et utiliser un algorithme évolutionnaire Structure et ingrédients Représentation du problème et les opérateurs génétiques Représentation discrète Représentation continue Programmation génétique et représentation fonctionnelle Sélection et pression sélective Exploitation exploration un dosage délicat Aperçu théorique pourquoi et comment ça marche Approche intuitive schémas théorème des schémas Analyse markovienne Analyse fractale irrégularité des fonctions de ?tness Extensions du modèle Copier la biologie des populations exemple du nichage par partage des ressources Approche parisienne co-évolution et approches à base d ? agents Systèmes de classeurs Vie arti ?cielle Approche parisienne Multi-objectif Approches interactives Exemples d ? applications Vision stéréo pour la robotique par algorithme évolutionnaire l ? algorithme des mouches Dans le domaine artistique exemple du logiciel ArtiE-Fract Conclusion Références bibliographiques S - ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ?? L es principes de base des algorithmes évolutionnaires en court AE dont les plus connus sont les algorithmes génétiques s ? inspirent de l ? observation de phénomènes biologiques plus précisément de la capacité de populations d ? organismes vivants à s ? adapter à leur environnement à l ? aide de mécanismes de sélection et d ? héritage génétique En d ? autres termes ces algorithmes évolutionnaires représentent une version arti ?cielle informatique de la théorie de l ? évolution selon Darwin tiwekacontentpdf s v Toute reproduction sans autorisation du Centre français d ? exploitation du droit de copie est strictement interdite ? Techniques de l ? Ingénieur