Algorithme génétique
Les algorithmes génétiques (AG) sont une famille d'algorithmes d'optimisation et d'apprentissage automatique inspirés par les processus de l'évolution biologique. Ils s'inspirent des concepts de sélection naturelle, de croisement et de mutation pour explorer un espace de recherche et trouver des solutions optimales ou quasi-optimales à des problèmes complexes.
Fonctionnement[modifier | modifier le wikicode]
Les AG opèrent sur une population d'individus, chacun représentant une solution potentielle au problème. Chaque individu est codé sous forme de chromosome, qui est une structure de données abstraite généralement composée de bits ou de nombres réels. Les AG utilisent les opérateurs suivants pour générer de nouvelles générations de la population :
- Sélection: Les individus les plus performants de la population sont sélectionnés pour se reproduire.
- Croisement: Deux individus sélectionnés sont combinés pour créer de nouveaux individus.
- Mutation: Des modifications aléatoires sont apportées aux chromosomes des nouveaux individus.
L'algorithme itère sur les générations en appliquant ces opérateurs jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit atteint, comme un nombre maximal de générations ou une valeur de fitness satisfaisante.
Applications[modifier | modifier le wikicode]
Les AG sont utilisés dans une large variété d'applications, notamment :
- Optimisation combinatoire: Problèmes de planification, de routage, de placement d'objets, etc.
- Apprentissage automatique: Sélection de caractéristiques, classification, clustering, etc.
- Bioinformatique: Analyse de séquences d'ADN, prédiction de la structure des protéines, etc.
- Finance: Optimisation de portefeuilles, détection de fraude, etc.
Avantages[modifier | modifier le wikicode]
Les AG présentent plusieurs avantages par rapport aux méthodes d'optimisation traditionnelles :
- Robustesse: Ils peuvent s'adapter à des problèmes complexes avec de nombreuses variables.
- Efficacité: Ils peuvent trouver des solutions optimales ou quasi-optimales en un temps raisonnable.
- Flexibilité: Ils peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes de différents types.
Défis[modifier | modifier le wikicode]
Les AG présentent également quelques défis :
- Taille de la population: La taille de la population peut être grande pour des problèmes complexes, ce qui peut nécessiter des ressources de calcul importantes.
- Temps de convergence: La convergence vers une solution optimale peut prendre du temps, surtout pour des problèmes complexes.
- Paramétrage: Le choix des paramètres de l'algorithme peut avoir un impact important sur ses performances.
Conclusion[modifier | modifier le wikicode]
Les AG sont un outil puissant et flexible pour résoudre des problèmes complexes d'optimisation et d'apprentissage automatique. Ils ont été utilisés avec succès dans une large variété d'applications et continuent d'être un domaine de recherche actif.
Bibliographie[modifier | modifier le wikicode]
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Addison-Wesley.
- Mitchell, M. (1996). An introduction to genetic algorithms. MIT press.
- Bäck, T. (1996). Evolutionary algorithms in theory and practice. Oxford University Press.