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Robot anguille sous-marin en 3DArticle de référence | Réf : S7218 v2
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Auteur(s) : Évelyne LUTTON
Date de publication : 10 déc. 2020
Relu et validé le 05 janv. 2021
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4.1 Nichage et paysages multimodaux
Lorsque les fonctions à optimiser présentent plusieurs optima équivalents, l’AE classique converge aléatoirement vers un seul des optima. Or, dans de nombreuses applications, il est parfois important de pouvoir détecter tous les optima, c’est-à-dire faire plus qu’une simple recherche de la solution optimale. Des extensions de l’AE classique, copiées sur le phénomène naturel de création de niches écologiques, sont fondées sur la gestion implicite ou explicite de sous-populations (ou de niches). Les schémas de partage de ressources (sharing) sont particulièrement intéressants : si les individus d’une même sous-population ont à partager leurs ressources, la croissance de cette sous-population est limitée, et lorsqu’il y a surpopulation, les individus tendent à rechercher de nouvelles régions à coloniser.
On peut séparer grossièrement les méthodes de nichage en deux classes. La première classe comprend des techniques qui ont pour but de maintenir la diversité au sein de la population tout au long de l’évolution de l’algorithme, et qui, dans une certaine mesure, favorisent la séparation en sous-populations. La seconde classe de méthodes modifie la fonction d’évaluation pour simuler un partage des ressources locales dans la population ...
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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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