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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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Les ingrédients de base d’un algorithme évolutionnaire « canonique » peuvent être décrits simplement ; cependant, ce qui est présenté ci-après 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 correspondant chacun à une solution au problème considéré . Les individus sont représentés, sous forme discrète ou continue par exemple, à l’aide de chromosomes ou de gènes. Le schéma de la figure 1 donne une vision synthétique simplifiée de la boucle évolutionnaire dont les principales étapes sont les suivantes.
La sélection détermine quels individus de la population courante sont 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...
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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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