Présentation
EnglishNOTE DE L'ÉDITEUR
Cet article est la version actualisée de l’article S7218 intitulé Algorithmes génétiques et algorithmes évolutionnaires rédigé par Évelyne LUTTON et paru en 2006
RÉSUMÉ
Les principes de base des algorithmes évolutionnaires (AE), dont les plus connus sont les algorithmes génétiques (AG), sont directement inspirés de la théorie de l’évolution selon Darwin. Ces méthodes de résolution de problèmes, d’optimisation stochastique, copient de façon très simplifiée la capacité de populations d’organismes vivants à s’adapter à leur environnement à l’aide de mécanismes de sélection et d’héritage génétique. Cet article donne un panorama rapide du « darwinisme artificiel » et de la variété de ses applications.
Lire cet article issu d'une ressource documentaire complète, actualisée et validée par des comités scientifiques.
Lire l’articleAuteur(s)
-
Évelyne LUTTON : Directrice de recherche INRAE - UMR MIA 518, AgroParisTech/INRAE - Institut des systèmes complexes, 113 rue Nationale, 75013, Paris, France.
INTRODUCTION
Depuis les années 1970, de nombreuses méthodes d’optimisation stochastique ont été développées sur la base de principes simplifiés d’évolution darwinienne. L’anglicisme « algorithmes évolutionnaires (AE) » choisi pour désigner ces méthodes est intentionnel : la communauté française employant ces méthodes a jugé important de distinguer les travaux évolutionnistes, portant sur des modèles biologiques très complexes, des approches évolutionnaires, utilisant des modèles informatiques ultra-simplifiés.
Actuellement, les algorithmes dits « génétiques » (AG) sont les plus médiatisés parmi ces techniques, mais il en existe d’autres (programmation génétique, stratégies d’évolution, évolution grammaticale, par exemple) qui diffèrent par leur interprétation des principes darwiniens. La composante commune de ces techniques est qu’elles font évoluer des populations organisées en générations – qui représentent par exemple des points d’un espace de recherche quand on souhaite optimiser une fonction – sous l’action conjuguée de deux catégories d’opérateurs stochastiques produisant :
-
une pression de sélection permettant de sélectionner des individus autorisés à se reproduire : « les meilleurs » au regard d’une fonction définie sur l’espace de recherche considéré, dite « fonction d’évaluation », « fonction de performance », ou « fitness », et qui traduit le problème que l’on cherche à résoudre ;
-
des variations aléatoires qui produisent de nouveaux individus, afin de constituer la génération suivante : croisement par échange d’informations entre plusieurs points, mutation par perturbation locale sur un point, pour faire un parallèle avec la génétique.
L’efficacité de ce schéma 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 figuré par les populations successives doit être correctement calibré et paramétré pour converger 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 dans ce panorama, des réponses théoriques rassurantes existent (oui, cela converge, si l’on respecte certaines hypothèses), mais d’autres questions cruciales d’un point de vue pratique restent ouvertes (vitesses de convergence, notamment). On peut cependant dire que les résultats théoriques justifient l’efficacité des algorithmes évolutionnaires en tant qu’heuristiques de recherche aléatoire, confortant ainsi leur large usage empirique.
Du point de vue de l’optimisation, le grand intérêt des algorithmes évolutionnaires est que ce sont des méthodes stochastiques d’ordre 0, c’est-à-dire que seule la connaissance des valeurs de la fonction à optimiser aux points d’échantillonnage est nécessaire (il n’y a pas nécessité de connaître des dérivées), ce qui en fait des méthodes d’optimisation utilisables pour des fonctions très irrégulières, mal conditionnées ou complexes à calculer. En revanche, un algorithme évolutionnaire a un coût calculatoire qui peut devenir important. Ces deux caractéristiques en font des méthodes adaptées aux cas où les méthodes standard plus rapides du point de vue du calcul (par exemple, des méthodes de gradient requérant l’existence et le calcul de dérivées) ne sont plus applicables, du fait qu’elles se trouvent trop rapidement piégées dans des optima locaux : espace de recherche trop vaste, fonctions trop irrégulières, jeu de variables mixtes, par exemple. Nous verrons plus loin que d’autres problèmes – comme les problèmes dynamiques ou les problèmes interactifs – peuvent être traités à l’aide d’une approche évolutionnaire. Enfin, il est souvent avantageux d’hybrider les approches évolutionnaires avec d’autres approches d’optimisation (descente de gradient, recherche Tabou, recuit simulé, etc.).
Malgré l’apparente simplicité d’un processus évolutionnaire (ce qui a conduit de nombreux programmeurs à écrire très vite « leur » algorithme génétique, parfois bien décevant), fabriquer un algorithme évolutionnaire efficace est une tâche difficile, car les processus évolutionnaires sont très sensibles aux choix algorithmiques et paramétriques, aux représentations du problème notamment. Le design des ingrédients de base d’un algorithme évolutionnaire efficace n’est pas si simple et l’expérience prouve que les grandes réussites sont fondées sur une très bonne connaissance du problème à traiter, sur une bonne compréhension des mécanismes évolutionnaires et sur une bonne dose de créativité. Il est tout bonnement hasardeux de considérer ces techniques en « boîte noire », comme un « optimiseur universel », que l’on utilise sans faire aucun réglage.
Cela dit, les « success-stories » sont nombreuses, et les techniques évolutionnaires font partie de notre quotidien ; il suffit par exemple de suivre ce qui se fait dans les conférences internationales du domaine (EvoStar, CEC, GECCO, PPSN, EA) pour s’en convaincre. En effet, le champ d’application des algorithmes évolutionnaires est très large : il va des applications réelles complexes comme le contrôle du flux de pipelines de gaz, le design de profils d’ailes, le routage aérien ou la planification de trajectoires de robots, à des problèmes plus théoriques et combinatoires, en théorie des jeux, en modélisation économique, en finance, en commande de processus et en apprentissage.
MOTS-CLÉS
Algorithmes évolutionnaires Algorithmes génétiques Optimisation stochastique Darwinisme artificiel
VERSIONS
- Version archivée 1 de juin 2006 par Évelyne LUTTON
DOI (Digital Object Identifier)
CET ARTICLE SE TROUVE ÉGALEMENT DANS :
Accueil > Ressources documentaires > Technologies de l'information > Technologies logicielles Architectures des systèmes > Intelligence artificielle > Algorithmes génétiques, algorithmes évolutionnaires > Aperçu théorique : pourquoi et comment ça marche ?
Accueil > Ressources documentaires > Innovation > Éco-conception et innovation responsable > Conception durable inspirée du vivant : le biomimétisme > Algorithmes génétiques, algorithmes évolutionnaires > Aperçu théorique : pourquoi et comment ça marche ?
Cet article fait partie de l’offre
Automatique et ingénierie système
(139 articles en ce moment)
Cette offre vous donne accès à :
Une base complète d’articles
Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques
Des services
Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources
Un Parcours Pratique
Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses
Doc & Quiz
Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive
Présentation
3. Aperçu théorique : pourquoi et comment ça marche ?
La grande question est de savoir quand et comment utiliser efficacement des AE, puisque ce sont des algorithmes d’optimisation assez complexes à mettre en œuvre et relativement coûteux en temps de calcul (on l’a dit, l’approche en « boîte noire » n’est pas raisonnable). La réponse à cette question n’est pas simple. Cependant, de nombreuses analyses théoriques et expérimentales fournissent quelques éléments de réponse pour comprendre quand l’emploi d’un AE se justifie ou peut apporter quelque chose en comparaison ou en collaboration avec des techniques classiques.
Historiquement, la théorie des schémas représente la première « théorie » de convergence globale des algorithmes génétiques ; c’est en fait une modélisation extrêmement simplifiée du comportement d’un AE , reposant sur des hypothèses valides uniquement dans les premiers pas de l’algorithme et dans le cas de populations de taille infinie. Du fait de ces approximations, cette approche a été relativement décriée ; elle reste cependant une excellente base intuitive pour comprendre les mécanismes de convergence, notamment concernant le rôle de l’opérateur de croisement.
Parallèlement, ont été développés des résultats de convergence locale pour les stratégies d’évolution ...
TEST DE VALIDATION ET CERTIFICATION CerT.I. :
Cet article vous permet de préparer une certification CerT.I.
Le test de validation des connaissances pour obtenir cette certification de Techniques de l’Ingénieur est disponible dans le module CerT.I.
de Techniques de l’Ingénieur ! Acheter le module
Cet article fait partie de l’offre
Automatique et ingénierie système
(139 articles en ce moment)
Cette offre vous donne accès à :
Une base complète d’articles
Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques
Des services
Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources
Un Parcours Pratique
Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses
Doc & Quiz
Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive
Aperçu théorique : pourquoi et comment ça marche ?
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - ALTENBERG (L.) - Evolutionary Computation Models from Population Genetics, Part 2: An Historical Toolbox, - in Congress on Evolutionary Computation (2000).
-
(2) - ANGELINE (P.J.), POLLACK (J.B.) - Competitive Environments Evolve Better Solutions for Complex Tasks, - in Proceedings of the Fifth International Conference on Genetic Algorithms, San Mateo, California: Morgan Kaufmann (1993).
-
(3) - GOERTZEL (B.) - Fractal image compression with the genetic algorithm, - Complexity International, 1 (1994).
-
(4) - BAECK (T.), HOFFMEISTER (F.), SCHWEFEL (H.P.) - A Survey of Evolution Strategies, - in International Conference on Genetic Algorithms, pp. 2-10 (1991).
-
(5) - BANZHAF (W.) - Handbook of Evolutionary Computation, - in Oxford University Press (1997).
-
(6) - BEN HAMIDA (S.) - Algorithmes...
Inspyred, bibliothèque dalgorithmes bioinspirés en langage python
https://pythonhosted.org/inspyred/
GAlib - C++ Genetic Algorithms Library
https://sourceforge.net/projects/galib/
Matlab Global Optimization Toolbox (inclut des algorithmes génétiques)
https://fr.mathworks.com/help/gads/genetic-algorithm.html
GPLAB, A Genetic Programming Toolbox for MATLAB
DEAP, Genetic Programming in Python
https://deap.readthedocs.io/en/master/
Evolving Objects (EO), a template-based, ANSI-C++ evolutionary computation
Langage de spécification EASEA, multi plates-formes
http://easea.unistra.fr/index.php/EASEA_platform
HAUT DE PAGE
Association Évolution artificielle
Elle regroupe les chercheurs français de ce domaine et organise conférences internationales (EA), journées et écoles
SIGEVO,...
Cet article fait partie de l’offre
Automatique et ingénierie système
(139 articles en ce moment)
Cette offre vous donne accès à :
Une base complète d’articles
Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques
Des services
Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources
Un Parcours Pratique
Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses
Doc & Quiz
Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive
QUIZ ET TEST DE VALIDATION PRÉSENTS DANS CET ARTICLE
1/ Quiz d'entraînement
Entraînez vous autant que vous le voulez avec les quiz d'entraînement.
2/ Test de validation
Lorsque vous êtes prêt, vous passez le test de validation. Vous avez deux passages possibles dans un laps de temps de 30 jours.
Entre les deux essais, vous pouvez consulter l’article et réutiliser les quiz d'entraînement pour progresser. L’attestation vous est délivrée pour un score minimum de 70 %.
Cet article fait partie de l’offre
Automatique et ingénierie système
(139 articles en ce moment)
Cette offre vous donne accès à :
Une base complète d’articles
Actualisée et enrichie d’articles validés par nos comités scientifiques
Des services
Un ensemble d'outils exclusifs en complément des ressources
Un Parcours Pratique
Opérationnel et didactique, pour garantir l'acquisition des compétences transverses
Doc & Quiz
Des articles interactifs avec des quiz, pour une lecture constructive