Evolutionary algorithms : towards strategies with adaptative operators
Les algorithmes évolutionnaires : vers des stratégies avec opérateurs adaptatifs
Résumé
After an overview of the evolutionary algorithms field and their main ideas, we present some strategies that often intend to get off the problem of the initial parameters tuning. We focuse our attention about the comparizon of quite simple strategies, specially about the choice of genetic operators, the way to apply them and finally how each generation is built from the previous one. Knowing that it is not possible to reach an universal heuristic able to choose the genetic operators and to manage them, we present a method where the genetic operators themselves are evaluated according to their performance. The amelioration observed on some classical functions, with this method shows a future way to combine it thanks to a very simple steady state algorithm which has also given a good behaviour.
Après un bref survol de l'historique des algorithmes évolutionnaires et des principales idées mises en oeuvre, nous présentons des stratégies diverses dont l'ambition est souvent de s'affranchir du problème du réglage des paramètres initiaux. Nous nous concentrons sur la comparaison de stratégies ayant comme point commun de se baser sur des idées naturelles assez simples. Celles-ci diffèrent principalement sur le choix et le mode d'application des opérateurs génétiques, ainsi que sur la procédure de renouvellement des générations. Tout en sachant qu'il est illlusoire d'obtenir un jour une solution universelle quant à ces questions, nous présentons une technique où les opérateurs sont eux mêmes évalués de façon à être appliqués à la mesure de leur performance. Nous observons sur l'optimisation de fonctions classiques une amélioration grâce à cette méthode par rapport aux stratégies d'évolution, ainsi que grâce à un algorithme très simple de remplacement également testée.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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