Algorithmes génétiques et algorithmes évolutionnaires

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.