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Conclusion
Algorithmes génétiques, algorithmes évolutionnaires

Auteur(s) : Évelyne LUTTON

Date de publication : 10 déc. 2020

Relu et validé le 05 janv. 2021

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6. Conclusion

Après avoir vécu un fort effet de mode dans les années 1990-2000, le domaine des algorithmes évolutionnaires reste remarquablement actif.

Au niveau théorique : des travaux importants, essentiellement en ce qui concerne l’étude de la convergence de ces algorithmes (modélisation par chaînes de Markov), ont permis de poser des bases solides pour ces techniques, initialement critiquées à cause de leur aspect « empirique ». Ces approches fournissent un cadre théorique riche, qui permet de raffiner bon nombre d’analyses de convergence et d’efficacité.
Au niveau applicatif : les domaines d’application sont très variés, et ces algorithmes sont largement utilisés en recherche et dans le milieu industriel.

D’un point de vue expérimental, on constate que ces algorithmes sont efficaces pour effectuer une recherche au sein d’espaces multidimensionnels difficiles et irréguliers, en limitant le risque de convergence prématurée. D’un autre côté, vu leur coût calculatoire, il est inefficace de vouloir appliquer un AE dans des cas où des techniques comme les méthodes de gradients marchent bien, ce qui fonde une recommandation classique consistant à dire : « Employez les AG lorsque rien d’autre ne marche » !

Cela amène à revenir et à insister sur l’importance de la représentation des solutions et du design des opérateurs associés. Ces algorithmes, pour être vraiment efficaces, ne doivent pas être considérés comme une boîte noire (ou une roue de secours !) : s’il est facile de fabriquer un algorithme évolutionnaire de base, il est aussi facile d’en faire un gaspilleur de ressources (temps de calcul, espace mémoire et autres). À cet égard, il est toujours très formateur de comparer son algorithme évolutionnaire à un algorithme de recherche aléatoire pure, pour en évaluer l’efficacité... En résumé, faire un algorithme évolutionnaire efficace est souvent complexe, car cela nécessite de comprendre précisément aussi bien le domaine d’application concerné que les subtilités des mécanismes évolutionnaires.

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BIBLIOGRAPHIE

(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...

1 Outils logiciels

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

http://gplab.sourceforge.net

DEAP, Genetic Programming in Python

https://deap.readthedocs.io/en/master/

Evolving Objects (EO), a template-based, ANSI-C++ evolutionary computation

http://eodev.sourceforge.net

Langage de spécification EASEA, multi plates-formes

http://easea.unistra.fr/index.php/EASEA_platform

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2 Sites Internet

Association Évolution artificielle

Elle regroupe les chercheurs français de ce domaine et organise conférences internationales (EA), journées et écoles

http://ea.inria.fr...

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