Les algorithmes évolutionnaires

Alain Petrowski (1) , Sana Ben Hamida (2)

1 TSP - RS2M - Département Réseaux et Services Multimédia Mobiles
2 UPN - Université Paris Nanterre

Les différentes approches évolutionnaires s'appuient sur un modèle commun présenté section 5.2. Les descriptions de différentes variantes d'opérateurs de sélection et de variation, briques de base de tout algorithme évolutionnaire, font l'objet des sections 5.3 à 5.8. Les algorithmes génétiques sont les plus "populaires" des algorithmes évolutionnaires. C'est pourquoi la section 5.9 leur est spécialement consacrée. Enfin la section 5.10 présente la stratégie d'évolution par adaptation de la matrice de covariance (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy - CMA-ES). Cette méthode performante est à considérer lorsqu'un ou plusieurs optimums sont recherchés dans Rn. Ce chapitre se termine par un mini-glossaire français/anglais de la terminologie utilisée couramment dans le domaine et une bibliographie commentée

Domaines: Optimisation et contrôle [math.OC]; Algorithme et structure de données [cs.DS]

Alain Petrowski, Sana Ben Hamida. Les algorithmes évolutionnaires. Métaheuristiques : recuit simulé, recherche avec tabous, recherche à voisinages variables, méthode GRASP, algorithmes évolutionnaires, fourmis artificielles, essaims particulaires et autres méthodes d'optimisation, Eyrolles, pp.115 - 173, 2014, Algorithmes, 978-2-212-13929-7. ⟨hal-01263350⟩