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RÉSUMÉ
Les algorithmes évolutionnaires se basent sur l’observation des phénomènes biologiques mis en œuvre par des populations d’organismes vivants en vue de s’adapter à leur environnement. Ces mécanismes de sélection et d’héritage génétique représentent une version artificielle de la théorie de l'évolution selon Darwin. Cette discipline couvre ainsi un ensemble de techniques, nommées « algorithmes génétiques », « programmation génétique », « stratégies d’évolution », « programmation évolutionnaire ». Le domaine des algorithmes évolutionnaires est en pleine expansion tant au niveau théorique qu’au niveau applicatif.
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Évelyne LUTTON : INRIA – Rocquencourt – Projet FRACTALES
INTRODUCTION
Les principes de base des algorithmes évolutionnaires (en court AE), dont les plus connus sont les algorithmes génétiques, s’inspirent de l’observation de phénomènes biologiques, plus précisément de la capacité de populations d’organismes vivants à s’adapter à leur environnement à l’aide de mécanismes de sélection et d’héritage génétique. En d’autres termes, ces algorithmes évolutionnaires représentent une version artificielle, informatique, de la théorie de l’évolution selon Darwin.
Depuis une quarantaine d’années, de nombreuses méthodes de résolution de problèmes, d’optimisation stochastique, ont été développées à partir de ces principes simplifiés à l’extrême pour les besoins informatiques. C’est ce que l’on commence actuellement à nommer de façon générale le « darwinisme artificiel ». Le terme « algorithmes évolutionnaires » couvre ainsi un ensemble de techniques, nommées « algorithmes génétiques », « programmation génétique », « stratégies d’évolution », « programmation évolutionnaire », suivant la façon dont les principes darwiniens sont traduits dans le modèle artificiel.
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- Version courante de déc. 2020 par Évelyne LUTTON
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Programmer et utiliser un algorithme évolutionnaire1. Algorithmes génétiques, algorithmes évolutionnaires et darwinisme artificiel
La caractéristique principale de ces algorithmes est qu’ils manipulent des populations – qui représentent par exemple des points d’un espace de recherche – et les font évoluer via des opérations stochastiques. Ces opérations sont usuellement organisées en générations et copient de façon très simplifiée la génétique naturelle. Elles sont de deux types :
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la sélection, fondée sur la performance d’un individu, ou plus précisément sur une mesure de la qualité de cet individu vis-à-vis du problème que l’on cherche à résoudre ;
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les opérateurs génétiques, le plus souvent nommés croisement et mutation, pour faire un parallèle avec la génétique, et qui produisent de nouveaux individus, pour la génération suivante.
La réussite d’un tel algorithme est fondée sur l’hypothèse que l’action des opérateurs génétiques sur des individus sélectionnés produit statistiquement des individus de plus en plus proches de la solution recherchée. En d’autres termes, le processus stochastique sous-jacent ainsi produit doit être correctement calibré et paramétré pour que les populations successives convergent vers ce que l’on souhaite, c’est-à-dire le plus souvent l’optimum global de la fonction de performance. Une grande part des recherches théoriques sur les algorithmes évolutionnaires est consacrée à cet épineux problème de convergence, et à celui de savoir ce qui rend la tâche aisée ou difficile pour un algorithme évolutionnaire (notion d’AE-difficulté). Comme nous le verrons plus loin, un certain nombre de réponses théoriques rassurantes existent (oui, cela converge, si l’on respecte un certain nombre d’hypothèses), mais d’autres questions cruciales d’un point de vue pratique (vitesses de convergence, notamment) restent ouvertes. On peut dire que pour l’instant un certain nombre de résultats de convergence ont été établis, qui justifient l’efficacité des algorithmes évolutionnaires en tant qu’heuristiques de recherche aléatoire, confortant ainsi une connaissance empirique datant maintenant d’une quarantaine d’années.
Du point de vue de l’optimisation, l’intérêt des algorithmes évolutionnaires est que ce sont des méthodes stochastiques d’ordre 0, c’est-à-dire que seule...
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Algorithmes génétiques, algorithmes évolutionnaires et darwinisme artificiel
BIBLIOGRAPHIE
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