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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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BIBLIOGRAPHIE
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-
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(3) - ALTENBERG (L.) - Evolutionary computation models from population genetics. part 2 : An historical toolbox. - In Congress on Evolutionary Computation, Tutorial (2000).
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(4) - ANGELINE (P.J.) - Evolving fractal movies. - In Genetic Programming 1996 : Proceedings of the First Annual Conference, John R. Koza and David E. Goldberg and David B. Fogel and Rick L. Riolo (Eds), p. 503-511 (1996).
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