ALGORITHME EVOLUTIONNAIRE PDF

Category Type Information Technology. Skin care Face Body. Dans la deuxieme, nous proposons deux methodes pour le controle dynamique des parametres associes a la representation des solutions. Enter the code below and hit Verify.

Author:Mezigar Kazragami
Country:Mali
Language:English (Spanish)
Genre:Politics
Published (Last):16 December 2011
Pages:490
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ISBN:154-3-96904-820-9
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Une autre possibilitй est de prйdйfinir un nombre de bits а modifier gйnйralement 1 et de choisir ensuite au hasard une position dans chaque individu et de modifier le bit correspondant. Cet opйrateur est lui appliquй avec un probabilitй Pm par individu, bien sыr. Rechenberg et H. Schwefel, voir section 8. Elle consiste а considйrer ces s comme des variables supplйmentaires, et а les faire йgalement йvoluer via croisement et mutation!

Enfin, dans la variante la plus gйnйrale, une matrice de corrйlation complиte йvolue avec chaque individu. Sйlection dйterministes On sйlectionne les meilleurs individus au sens de la fonction performance.

Le tirage de roulette est la plus cйlиbre des sйlections stochastiques. Une illustration de la roulette est donnйe figure 8. Figure 8. La sйlection par le rang consiste а faire une sйlection en utilisant une roulette dont les secteurs sont proportionnels aux rangs des individus. Seuls comptent alors les position srelatives des individus entre eux, et non les valeurs -- arbitraires -- de la fonction F. Elle possиde un paramиtre T, taille du tournoi.

Pour sйlectionner un individu, on en tire T uniformйment dans la population, et on sйlectionne le meilleur de ces T individus. Toutefois, certaines combinaisons sont plus souvent utilisйes, que ce soit pour des raisons historiques, thйoriques ou expйrimentales.

Ces P parents donnent ensuite P enfants par application des opйrateurs gйnйtiques avec probabilitй donnйe. Enfin, ces P enfants remplacent purement et simplement les P parents pour la gйnйration suivante. Algorithmes Gйnйtiques GA , J.

Holland, et D. Goldberg, , Michigan, USA. Ce sont les plus connus des algorithmes йvolutionnaires, et malheureusement?

Schwefel, , Berlin. Les ES ont йtй mises au points par deux jeunes ingйnieurs travaillant sur des problиmes numйriques. Programmation йvolutionnaire EP , L. Fogel, et D. Fogel, , , Californie, USA. Programmation gйnйtique GP , J. Koza, , Californie, USA. Apparue initialement comme sous-domaine des GAs, GP est devenu une branche а part entiиre confйrence, journal, GP cherche а atteindre et rйussit souvent!

Et les tendance rйcentes sont pour GP Et si cela se produit trop tфt, la convergence a lieu vers un optimum local -- on parle alors de convergence prйmaturйe. Il faut donc prйserver la diversitй gйnйtique, sans pour autant empйcher la convergence. Un autre point de vue sur ce problиme est le suivant. Il semble donc facile de les parallйliser.

Le gain espйrй dйpend alors totalement du problиme. Bдck, ICD, Dortmund. Mais il ne semble pas expйrimentalement que ce phйnomиne soit trиs pйnalisant. Une des possibilitйs offerte par ce modиle en оlots est que chaque sous-population йvolue en utilisant des paramиtres diffйrents voir Figure 8. Mais mкme lorsque les sous-populations utilisent exactement les mкmes paramиtres, la dispersion topologique, fonction du mode de migration choisi i. Sur chaque noeud se trouvent quelques individus, qui se reproduisent localement.

Il reste certainement des modes de parallйlisation des algorithmes йvolutionnaires а inventer. Le gain а espйrer, en cas de rйseau de processeurs homogиnes, et de calculs йquivalents en temps, est strictement linйaire en fonction du nombre de processeurs. Lorsque le nombre de processeurs disponibles augmente, il faut passer au modиle en оlots.

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