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Article

1 - ALGORITHMES GÉNÉTIQUES, ALGORITHMES ÉVOLUTIONNAIRES ET DARWINISME ARTIFICIEL

2 - PROGRAMMER ET UTILISER UN ALGORITHME ÉVOLUTIONNAIRE

3 - APERÇU THÉORIQUE : POURQUOI ET COMMENT ÇA MARCHE ?

4 - EXTENSIONS DU MODÈLE

5 - EXEMPLES D’APPLICATIONS

  • 5.1 - Vision stéréo pour la robotique par algorithme évolutionnaire : l’algorithme des mouches (figure )
  • 5.2 - Dans le domaine artistique, exemple du logiciel ArtiE-Fract (figure )

6 - CONCLUSION

| Réf : S7218 v1

Programmer et utiliser un algorithme évolutionnaire
Algorithmes génétiques et algorithmes évolutionnaires

Auteur(s) : Évelyne LUTTON

Relu et validé le 09 mai 2019

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RÉSUMÉ

Les algorithmes évolutionnaires se basent sur l’observation des phénomènes biologiques mis en œuvre 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 artificielle 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.

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Auteur(s)

INTRODUCTION

Les 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 artificielle, informatique, de la théorie de l’évolution selon Darwin.

Depuis une quarantaine d’années, de nombreuses méthodes de résolution de problèmes, d’optimisation stochastique, ont été développées à partir de ces principes simplifiés à l’extrême pour les besoins informatiques. C’est ce que l’on commence actuellement à nommer de façon générale le « darwinisme artificiel ». Le terme « algorithmes évolutionnaires » couvre ainsi un ensemble de techniques, nommées « algorithmes génétiques », « programmation génétique », « stratégies d’évolution », « programmation évolutionnaire », suivant la façon dont les principes darwiniens sont traduits dans le modèle artificiel.

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VERSIONS

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-s7218


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2. Programmer et utiliser un algorithme évolutionnaire

2.1 Structure et ingrédients

Les ingrédients de base d’un algorithme évolutionnaire « canonique » peuvent être décrits simplement, mais ce que nous présentons ci-dessous doit être compris comme une « recette de cuisine ». Les applications efficaces à base d’algorithmes évolutionnaires sont souvent plus complexes, le problème essentiel étant d’adapter, de créer même, ses propres opérateurs, pour les faire correspondre aux spécificités du problème.

  • La base d’un algorithme évolutionnaire classique est une boucle générationnelle de populations d’individus (représentés sous forme discrète ou continue, à l’aide de chromosomes ou gènes) correspondant chacun à une solution au problème considéré (voir  ). Cela mène au schéma de la figure 1, dont les étapes principales sont les suivantes.

    • La sélection, pour détecter quels individus de la population courante seront autorisés à se reproduire (les parents ). Cette opération est fondée sur la qualité des individus, estimée à l’aide d’une fonction, nommée fitness, fonction d’évaluation, ou encore performance. Dans le schéma canonique de l’AG « à la Goldberg », deux parents donnent deux enfants, ainsi on sélectionne...

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) -   *  -  Chapter Modelling GA Dynamics, Proceedings Theoretical Aspects of Evolutionary Computing, p. 59-86 (2001).

  • (2) - ALBERT (J.), FERRI (F.), DOMINGO (J.), VINCENS (M.) -   An approach to natural scene segmentation by means of genetic algorithms with fuzzy data.  -  In Pattern Recognition and Image Analysis. Selected papers of the 4th Spanish Symposium (sept. 90), Perez de la Blanca Ed., p. 97-113 (1992).

  • (3) - ALTENBERG (L.) -   Evolutionary computation models from population genetics. part 2 : An historical toolbox.  -  In Congress on Evolutionary Computation, Tutorial (2000).

  • (4) - ANGELINE (P.J.) -   Evolving fractal movies.  -  In Genetic Programming 1996 : Proceedings of the First Annual Conference, John R. Koza and David E. Goldberg and David B. Fogel and Rick L. Riolo (Eds), p. 503-511 (1996).

  • (5) - ANGELINE (P.J.), POLLACK (J.B.) -   Competitive environments evolve better solutions for complex tasks.  -  In Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, San Mateo, California, Morgan Kaufmann (1993).

  • ...

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