Apprendre Structure des Algorithmes Génétiques

Définition

Les algorithmes génétiques sont une catégorie d’algorithmes bio-inspirés qui imitent le processus d’évolution naturelle afin de résoudre des problèmes complexes d’optimisation.

Décomposition étape par étape du processus d’un algorithme génétique

Les algorithmes génétiques sont souvent utilisés lorsque l’espace de recherche est vaste et que les méthodes conventionnelles peinent à trouver de bonnes solutions. Le processus est structuré en étapes distinctes, chacune inspirée par des principes génétiques et évolutifs. Voici une décomposition étape par étape du fonctionnement typique d’un algorithme génétique :

Initialisation : création d’une population de solutions candidates, appelées individus. Chaque individu est généralement codé sous forme de liste ou de tableau représentant son information génétique (souvent appelée chromosome). La population initiale peut être générée aléatoirement ou à partir de solutions connues ;
Sélection : évaluation de l’aptitude de chaque individu à l’aide d’une fonction d’aptitude mesurant la qualité de la solution proposée. Sélection des individus en fonction de leur aptitude pour devenir parents de la génération suivante. Les méthodes courantes de sélection incluent la sélection par tournoi, la sélection par roulette et la sélection par rang ;
Croisement (recombinaison) : appariement des parents sélectionnés et échange de parties de leur information génétique pour créer des descendants. Le croisement introduit de nouvelles combinaisons de caractéristiques, permettant à l’algorithme d’explorer de nouvelles zones de l’espace de solutions ;
Mutation : avec une faible probabilité, modification aléatoire de certaines parties de l’information génétique d’un individu. La mutation permet de maintenir la diversité génétique et d’éviter la convergence prématurée vers des solutions sous-optimales ;
Remplacement : formation d’une nouvelle population en remplaçant tout ou partie des anciens individus par les descendants nouvellement créés. Le processus se répète alors pendant un nombre défini de générations ou jusqu’à l’obtention d’une solution satisfaisante.


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# Pseudocode for a simple genetic algorithm in Python

import random

# Initialize population with random individuals
population = [create_random_individual() for _ in range(POPULATION_SIZE)]

for generation in range(NUM_GENERATIONS):
    # Evaluate fitness of each individual
    fitness_scores = [fitness(ind) for ind in population]

    # Select parents based on fitness
    parents = select_parents(population, fitness_scores)

    # Create next generation through crossover and mutation
    offspring = []
    while len(offspring) < POPULATION_SIZE:
        parent1, parent2 = random.sample(parents, 2)
        child1, child2 = crossover(parent1, parent2)
        child1 = mutate(child1)
        child2 = mutate(child2)
        offspring.extend([child1, child2])

    # Replace old population with new offspring
    population = offspring[:POPULATION_SIZE]

Évolution des populations et rôle de l'aléatoire

Au cours de ce processus itératif, la population évolue au fil des générations, améliorant progressivement la qualité des solutions. L'aléatoire joue un rôle essentiel dans les algorithmes génétiques :

Favorise la création de populations initiales diversifiées ;
Introduit de la variation via le croisement et la mutation ;
Permet à l'algorithme d'échapper aux optima locaux.

Chaque génération équilibre l'exploitation des bonnes solutions (par la sélection) avec l'exploration de nouvelles possibilités (par le croisement et la mutation), permettant à l'algorithme d'explorer efficacement des espaces complexes.

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Section 2. Chapitre 1

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