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== Définition ==
== Définition ==
Les algorithmes à estimation de distribution (''Estimation of Distribution Algorithms'') forment une famille de métaheuristiques inspirée des algorithmes génétiques. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation, via la manipulation d'un échantillonnage de la fonction décrivant la qualité des solutions possibles. Comme toutes les métaheuristiques utilisant une population de points, ils sont itératifs.
Les algorithmes à estimation de distribution (''Estimation of Distribution Algorithms'') forment une famille de métaheuristiques inspirée des algorithmes génétiques. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation, par le biais de la manipulation d'un échantillonnage de la fonction décrivant la qualité des solutions possibles. Comme toutes les métaheuristiques utilisant une population de points, ils sont itératifs.


À l'inverse des algorithmes évolutionnaires « classiques », le cœur de la méthode consiste à estimer les relations entre les différentes variables d'un problème d'optimisation, grâce à l'estimation d'une distribution de probabilité, associée à chaque point de l'échantillon. Ils n'emploient donc pas d'opérateurs de croisement ou de mutation, l'échantillon étant directement construit à partir des paramètres de distribution, estimés à l'itération précédente.
À l'inverse des algorithmes évolutionnaires « classiques », le cœur de la méthode consiste à estimer les relations entre les différentes variables d'un problème d'optimisation, grâce à l'estimation d'une distribution de probabilité qui est associée à chaque point de l'échantillon. Ils n'emploient donc pas d'opérateurs de croisement ou de mutation, l'échantillon étant directement construit à partir des paramètres de distribution, estimés à l'itération précédente.


== Français ==
== Français ==

Version du 19 novembre 2020 à 20:43

Définition

Les algorithmes à estimation de distribution (Estimation of Distribution Algorithms) forment une famille de métaheuristiques inspirée des algorithmes génétiques. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation, par le biais de la manipulation d'un échantillonnage de la fonction décrivant la qualité des solutions possibles. Comme toutes les métaheuristiques utilisant une population de points, ils sont itératifs.

À l'inverse des algorithmes évolutionnaires « classiques », le cœur de la méthode consiste à estimer les relations entre les différentes variables d'un problème d'optimisation, grâce à l'estimation d'une distribution de probabilité qui est associée à chaque point de l'échantillon. Ils n'emploient donc pas d'opérateurs de croisement ou de mutation, l'échantillon étant directement construit à partir des paramètres de distribution, estimés à l'itération précédente.

Français

Algorithme à estimation de distribution masculin

Anglais

Estimation of Distribution Algorithms

Source : Wikipedia

Contributeurs: Imane Meziani, wiki, Sihem Kouache