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Intelligence artificielle et diagnosticArticle de référence | Réf : S7218 v2
ARTICLE INTERACTIF
Auteur(s) : Évelyne LUTTON
Date de publication : 10 déc. 2020
Relu et validé le 05 janv. 2021
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Méthodes de diagnostic de systèmes multiphysiquesCet article fait partie de l’offre
Automatique et ingénierie système (139 articles en ce moment)
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Les EA touchent des domaines d’application extrêmement variés, et intéressent des chercheurs et des ingénieurs de disciplines très diverses.
En optimisation numérique : lorsque les fonctions à optimiser sont complexes, de grandes dimensionnalités, irrégulières, mal connues.
En optimisation combinatoire : pour des problèmes de théorie des graphes (voyageur de commerce, coloration de graphes), de séquencement de tâches, de répartition de ressources, d’emploi du temps, du sac à dos, dont la résolution efficace est fondée le plus souvent sur des AE hybridés avec des techniques « classiques ». C’est dans ce cadre que de nombreuses études ont été menées sur la représentation des problèmes et le traitement des contraintes.
En intelligence artificielle et sciences cognitives : où l’on exploite plutôt les capacités adaptatives des AE en hybridation avec des techniques d’apprentissage (réseaux de neurones, évolution de langages, grammaires et plus récemment, deep learning).
En informatique : où les gens s’intéressent plus particulièrement à la parallélisation des AE, au design de langages de spécification, à leur implantation efficace ; sont aussi traités des problèmes d’allocation de ressources ou de test de logiciel.
En robotique : où l’on s’intéresse aux MOBOTS (mobile robots) et autres animats, individuellement ou en population, qui doivent pouvoir se mouvoir et agir dans des environnements inconnus, variables et accomplir des tâches complexes.
En physique et en ingénierie : source de nombreux problèmes réels complexes, par exemple pour la modélisation ou l’optimisation de structures mécaniques ...
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AUTOMATIQUE ET INGÉNIERIE SYSTÈME
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(1) - ALTENBERG (L.) - Evolutionary Computation Models from Population Genetics, Part 2: An Historical Toolbox, - in Congress on Evolutionary Computation (2000).
(2) - 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).
(3) - GOERTZEL (B.) - Fractal image compression with the genetic algorithm, - Complexity International, 1 (1994).
(4) - BAECK (T.), HOFFMEISTER (F.), SCHWEFEL (H.P.) - A Survey of Evolution Strategies, - in International Conference on Genetic Algorithms, pp. 2-10 (1991).
(5) - BANZHAF (W.) - Handbook of Evolutionary Computation, - in Oxford University Press (1997).
(6) - BEN HAMIDA (S.) - Algorithmes...
Inspyred, bibliothèque dalgorithmes bioinspirés en langage python
https://pythonhosted.org/inspyred/
GAlib - C++ Genetic Algorithms Library
https://sourceforge.net/projects/galib/
Matlab Global Optimization Toolbox (inclut des algorithmes génétiques)
https://fr.mathworks.com/help/gads/genetic-algorithm.html
GPLAB, A Genetic Programming Toolbox for MATLAB
DEAP, Genetic Programming in Python
https://deap.readthedocs.io/en/master/
Evolving Objects (EO), a template-based, ANSI-C++ evolutionary computation
Langage de spécification EASEA, multi plates-formes
http://easea.unistra.fr/index.php/EASEA_platform
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Association Évolution artificielle
Elle regroupe les chercheurs français de ce domaine et organise conférences internationales (EA), journées et écoles
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AUTOMATIQUE ET INGÉNIERIE SYSTÈME
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