« Algorithme évolutionniste » : différence entre les versions

Version du 23 août 2022 à 16:07

Définition

Les algorithmes évolutionnistes sont une famille d’algorithmes stochastiques (c’est-à-dire comportant du hasard) qui s'inspirent du processus de sélection naturelle darwinien.

Un algorithme évolutionniste est caractérisé par un mécanisme de mutation au hasard et un mécanisme de sélection (où les membres les moins adaptés de la population sont éliminés tandis que les membres mieux adaptés survivent) et enfin un mécanisme de reproduction. Le processus se répète et l'algorithme continue à évoluer jusqu'à ce qu'une solution satisfaisante soit découverte.

Compléments

Lorsqu'ils sont utilisés seuls, ces algorithmes sont généralement appliqués à des problèmes combinatoires. Ils sont cependant souvent utilisés en tandem avec un second algorithme en ayant comme fonction de trouver rapidement un point de départ optimisé pour ce dernier. Voir Calcul évolutif.

Les algorithmes génétiques font partie de la famille des algorithmes évolutionnistes.

Français

algorithme évolutionniste

algorithme évolutif

algorithme évolutionnaire (calque de l'anglais)

AE

Anglais

evolutionary algorithm

Source: Wikipédia, Algorithme évolutionniste

Source: TERMIUM Plus

Source: Termino

Source : 24pm academie

Source : ciep.fr

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+==Définition==
+Les algorithmes évolutionnistes sont une famille d’algorithmes stochastiques (c’est-à-dire comportant du hasard) qui s'inspirent du processus de sélection naturelle darwinien.
-== Domaine ==
+Un algorithme évolutionniste est caractérisé par un mécanisme de mutation au hasard et un mécanisme de sélection (où les membres les moins adaptés de la population sont éliminés tandis que les membres mieux adaptés survivent) et enfin un mécanisme de reproduction. Le processus se répète et l'algorithme continue à évoluer jusqu'à ce qu'une solution satisfaisante soit découverte.
-[[Category:Vocabulaire]]<br/>
-[[Category:Intelligence artificielle]]Intelligence artificielle<br/>
-[[Category:Apprentissage automatique]] Apprentissage automatique<br/>
-[[Category:Apprentissage profond]] Apprentissage profond<br/>
-[[Category:Termino 2019]]
-[[Category:Scotty]]
+==Compléments==
+Lorsqu'ils sont utilisés seuls, ces algorithmes sont généralement appliqués à des problèmes combinatoires. Ils sont cependant souvent utilisés en tandem avec un second algorithme en ayant comme fonction de trouver rapidement un point de départ optimisé pour ce dernier. Voir '''[[Calcul évolutif]]'''.
-== Définition ==
+Les '''[[Algorithme génétique|algorithmes génétiques]]''' font partie de la famille des algorithmes évolutionnistes.
-Famille d’algorithmes stochastiques qui s'inspirent du processus de sélection naturelle darwinien dans lequel les membres les moins adaptés de la population sont éliminés, tandis que les membres adaptés sont autorisés à survivre et à continuer jusqu'à ce que de meilleures solutions soient déterminées.
+==Français==
+'''algorithme évolutionniste'''
+'''algorithme évolutif'''
+'''algorithme évolutionnaire''' <small>(<i>calque de l'anglais</i>)</small>
-Notes
+'''AE'''
-Ces algorithmes sont utilisés pour résoudre des problèmes qui prendraient beaucoup trop de temps à être traité de manière exhaustive. Lorsqu'ils sont utilisés seuls, ils sont généralement appliqués à des problèmes combinatoires. Ils sont cependant souvent utilisés en tandem avec un second algorithme en ayant comme fonction de trouver rapidement un point de départ optimisé pour ce dernier.
+==Anglais==
+'''evolutionary algorithm'''
+<small>
+*[https://fr.wikipedia.org/wiki/Algorithme_%C3%A9volutionniste, Source: Wikipédia, ''Algorithme évolutionniste'']
+*[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=evolutionary+algorithm&codom2nd_wet=1#resultrecs Source: TERMIUM Plus]
-== Français ==
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
-'''algorithme évolutionnaire'''
+*[https://www.24pm.com/ia-par-secteur/117-definitions/350-algorithme-evolutionniste Source : 24pm academie]
-== Anglais ==
-'''evolutionary algorithm'''
+*[https://www.ciep.fr/sites/default/files/atoms/files/journee-ia_14-02-2019_glossaire.pdf Source : ciep.fr]
-In artificial intelligence, an evolutionary algorithm (EA) is a subset of evolutionary computation, a generic population-based metaheuristic optimization algorithm. An EA uses mechanisms inspired by biological evolution, such as reproduction, mutation, recombination, and selection. Candidate solutions to the optimization problem play the role of individuals in a population, and the fitness function determines the quality of the solutions (see also loss function). Evolution of the population then takes place after the repeated application of the above operators.
-Evolutionary algorithms often perform well approximating solutions to all types of problems because they ideally do not make any assumption about the underlying fitness landscape. Techniques from evolutionary algorithms applied to the modeling of biological evolution are generally limited to explorations of microevolutionary processes and planning models based upon cellular processes. In most real applications of EAs, computational complexity is a prohibiting factor. In fact, this computational complexity is due to fitness function evaluation. Fitness approximation is one of the solutions to overcome this difficulty. However, seemingly simple EA can solve often complex problems; therefore, there may be no direct link between algorithm complexity and problem complexity.
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+[[Catégorie: Termino 2019]]
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+[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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+[[Catégorie:101]]
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