J'en profite pour ajouter que les algorithmes génétiques ne sont qu'une des manières de résoudre ce genre de problèmes.
Les algorithmes génétiques sont en effet une classe d'un ensemble plus large, qu'on a coutume d'appeler les "métaheuristiques". Or, bien qu'ils soient les plus connus, ce ne sont pas forcément les plus facile à concevoir ni à manipuler !
Au delà de l'effet "c'est beau la nature, hein, quand même", n'hésitez pas à creuser un peu plus loin et à découvrir toutes les méthodes qui tournent dans ce domaine, il y en beaucoup... Cela va du recuit simulé aux algorithmes de colonies de fourmis (très "marketing" aussi), en passant par les "essaims particulaires"... bref, de quoi satisfaire n'importe quel adepte de "l'intelligence artificielle" facilement.
À titre personnel, je vous conseille les algorithmes à estimation de distribution, qui sont en quelque sorte une généralisation des algorithmes génétiques, et qui sont plus facile à manipuler.
[^] # Re: Algorithme génétique ?
Posté par nojhan (site web personnel, Mastodon) . En réponse à la dépêche Améliorer les performances du noyau avec un algorithme génétique. Évalué à 4.
Les algorithmes génétiques sont en effet une classe d'un ensemble plus large, qu'on a coutume d'appeler les "métaheuristiques". Or, bien qu'ils soient les plus connus, ce ne sont pas forcément les plus facile à concevoir ni à manipuler !
Au delà de l'effet "c'est beau la nature, hein, quand même", n'hésitez pas à creuser un peu plus loin et à découvrir toutes les méthodes qui tournent dans ce domaine, il y en beaucoup... Cela va du recuit simulé aux algorithmes de colonies de fourmis (très "marketing" aussi), en passant par les "essaims particulaires"... bref, de quoi satisfaire n'importe quel adepte de "l'intelligence artificielle" facilement.
À titre personnel, je vous conseille les algorithmes à estimation de distribution, qui sont en quelque sorte une généralisation des algorithmes génétiques, et qui sont plus facile à manipuler.
Voilà voilà.