J'ai lu cet article et je l'ai trouvé vraiment bien écrit. Je trouve au contraire que c'est une bonne idée de partir d'une vision orientée vie artificielle (même si ce n'est pas trop utile pour un ingénieur par exemple) pour introduire par la suite les algos évolutionaires (avec fitness explicite).
Sinon pour la suite ca serait pas mal de présenter un cas ou le génome n'est pas un bête bitstring ou vecteur de paramètres réels mais une structure de données de plus haut niveau. Pourquoi ne pas présenter un exemple de Genetic Programming avec une application orientée data mining ou régression ?
Autre idée, présenter l'utilisation d'algos évolutionaires pour l'optimisation multi objectifs (NSGAII), un domaine ou les EAs apportent vraiment une plus value par rapports aux algos d'optimisation classiques.
En tout cas merci, la rubrique IA de Gnu/Linux Mag est vraiment un régal :o)
[^] # Re: LMAG est saoulant
Posté par Olivier Grisel (site web personnel) . En réponse à la dépêche Revue de Presse - Janvier 2004. Évalué à 2.
Sinon pour la suite ca serait pas mal de présenter un cas ou le génome n'est pas un bête bitstring ou vecteur de paramètres réels mais une structure de données de plus haut niveau. Pourquoi ne pas présenter un exemple de Genetic Programming avec une application orientée data mining ou régression ?
Autre idée, présenter l'utilisation d'algos évolutionaires pour l'optimisation multi objectifs (NSGAII), un domaine ou les EAs apportent vraiment une plus value par rapports aux algos d'optimisation classiques.
En tout cas merci, la rubrique IA de Gnu/Linux Mag est vraiment un régal :o)