« Algorithme génétique » : différence entre les versions
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Les algorithmes évolutifs sont des algorithmes stochastiques fondés sur l'imitation du processus d'évolution et d'adaptation des organismes dans les milieux naturels. La conception de ces algorithmes emprunte à la biologie des concepts tels que l'évolution, les mutations, les croisements, etc. | |||
Dans cette large classe d'algorithmes, on retrouve la sous-classe des algorithmes génétiques. Ces derniers sont des processus d'optimisation de problèmes, fondés sur la théorie darwinienne. Un algorithme génétique (AG) a pour but de faire évoluer un ensemble de solutions candidates à un problème posé vers une solution optimale. | |||
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Souvent, les algorithmes génétiques font une recherche aléatoire heuristique sur l'espace des solutions dans le but de trouver une solution optimale définie par des critères inspirés de la sélection naturelle. | |||
Par exemple, des algorithmes génétiques peuvent être utilisés en apprentissage automatique, pour optimiser les hyperparamètres d'un réseau neuronal. | |||
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==Sources== | |||
Internet. [https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00359534/document]. Tamine, Lynda et coll. «Un algorithme génétique spécifique à une reformulation multi-requêtes dans un système de recherche d'information». Revue I3 - Information Interaction Intelligence, Cépaduès, vol. 1, n° 1, 2001, p. 49-76. | |||
[http://www.lavery.ca/FTP/publication/laboratoire-intelligence-artificielle-lexiqueFR.html#p=6 Source : Lavery.ca ] | |||
[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=ALGORITHME+GENETIQUE&index=frt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ] | |||
[https://www.24pm.com/ia-par-secteur/117-definitions/313-algorithmes-genetiques Source : 24pm Academy ] | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_Algorithm_for_Rule_Set_Production Source : Source : Wikipedia ] | |||
[[Catégorie:Intelligence artificielle]] | |||
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
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Dernière version du 26 septembre 2024 à 16:07
Définition
Les algorithmes évolutifs sont des algorithmes stochastiques fondés sur l'imitation du processus d'évolution et d'adaptation des organismes dans les milieux naturels. La conception de ces algorithmes emprunte à la biologie des concepts tels que l'évolution, les mutations, les croisements, etc.
Dans cette large classe d'algorithmes, on retrouve la sous-classe des algorithmes génétiques. Ces derniers sont des processus d'optimisation de problèmes, fondés sur la théorie darwinienne. Un algorithme génétique (AG) a pour but de faire évoluer un ensemble de solutions candidates à un problème posé vers une solution optimale.
Compléments
Souvent, les algorithmes génétiques font une recherche aléatoire heuristique sur l'espace des solutions dans le but de trouver une solution optimale définie par des critères inspirés de la sélection naturelle.
Par exemple, des algorithmes génétiques peuvent être utilisés en apprentissage automatique, pour optimiser les hyperparamètres d'un réseau neuronal.
Français
algorithme génétique
Anglais
Genetic algorithm
GA
genetic-learning algorithm
Genetic Algorithm for Rule Set Production
Sources
Internet. [1]. Tamine, Lynda et coll. «Un algorithme génétique spécifique à une reformulation multi-requêtes dans un système de recherche d'information». Revue I3 - Information Interaction Intelligence, Cépaduès, vol. 1, n° 1, 2001, p. 49-76.
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
