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Algorithmes génétiques

Dernière mise à jour le mercredi 24 avril 2024.

 

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Les algorithmes génétiques sont des techniques d'optimisation et de recherche inspirées du processus biologique de l'évolution naturelle. Ils consistent à simuler des processus de sélection naturelle, de reproduction et de mutation pour trouver des solutions aux problèmes complexes. Les algorithmes génétiques sont largement utilisés en intelligence artificielle pour résoudre des problèmes d'optimisation et de recherche.

Les Algorithmes Génétiques : Une approche inspirée par la nature

Les algorithmes génétiques sont une classe de techniques d'optimisation inspirées par la théorie de l'évolution et la sélection naturelle. Ils constituent un domaine important de l'intelligence artificielle et sont utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes pour lesquels les approches traditionnelles ne sont pas efficaces.

Fonctionnement des Algorithmes Génétiques

Le fonctionnement des algorithmes génétiques est basé sur le concept de l'évolution naturelle. Tout comme les êtres vivants évoluent en fonction de leur environnement, les solutions candidates dans un algorithme génétique évoluent et se reproduisent pour converger vers une solution optimale.

Les étapes clés d'un algorithme génétique :

1. Initialisation : Une population initiale de solutions candidates est générée de manière aléatoire.

2. Sélection : Les solutions les plus adaptées sont sélectionnées pour se reproduire et former une nouvelle génération.

3. Croisement (Crossover) : Les solutions parentes sont combinées pour créer de nouvelles solutions.

4. Mutation : Des mutations aléatoires sont appliquées aux solutions pour introduire de la diversité.

5. Remplacement : Les nouvelles solutions remplacent l'ancienne population.

6. Convergence : Le processus itératif se répète jusqu'à ce qu'une solution satisfaisante soit trouvée.

Les algorithmes génétiques sont utilisés dans de nombreux domaines tels que l'ingénierie, la bioinformatique, la finance, etc. Leur capacité à trouver des solutions proches de l'optimum global dans des espaces de recherche complexes en fait un outil précieux pour de nombreux problèmes du monde réel.

 

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