Les algorithmes génétiques sont surtout du succes aupres des gens qui pensent que copier la nature aboutira forcément à une réussite, puisque la nature est tellement belle. Dans le même genre il y a les réseaux de neurones.
En fait, ce sont des programmes dit heuristiques, c'est à dire qu'ils étudient beaucoup de solutions au problemes, et gardent la meilleure qu'ils ont trouvée. Les différence entre les algorithmes heuristiques sont surtout issues de la façon de generer les soutions étudiées.
Dans un algorithme génétiques, on a plein de solutions, on en prends deux et on en fait une troisieme, qui hérite du "patrimoine génétique" des deux précédentes... et on ne garde que les meilleures, à la darwin.
Comme il l'a été dit plus haut, les heuristiques sont nécéssaires pour trouver des solutions à peu pres correctes aux problemes NP-complets, pour lesquels il n'est pas possible de trouver la solution optimale en un temps raisonnable.
Maintenant l'algorithme génétique n'apporte pas grand chose aux autres méthodes plus "traditionnelles" et généralement issues de la programmation mathématique ou de l'intelligence artificielle orienté mathématique, comme les algorithmes min-max, la méthode du gradient...
# algo génétique
Posté par celastus . En réponse à la dépêche Améliorer les performances du noyau avec un algorithme génétique. Évalué à 4.
En fait, ce sont des programmes dit heuristiques, c'est à dire qu'ils étudient beaucoup de solutions au problemes, et gardent la meilleure qu'ils ont trouvée. Les différence entre les algorithmes heuristiques sont surtout issues de la façon de generer les soutions étudiées.
Dans un algorithme génétiques, on a plein de solutions, on en prends deux et on en fait une troisieme, qui hérite du "patrimoine génétique" des deux précédentes... et on ne garde que les meilleures, à la darwin.
Comme il l'a été dit plus haut, les heuristiques sont nécéssaires pour trouver des solutions à peu pres correctes aux problemes NP-complets, pour lesquels il n'est pas possible de trouver la solution optimale en un temps raisonnable.
Maintenant l'algorithme génétique n'apporte pas grand chose aux autres méthodes plus "traditionnelles" et généralement issues de la programmation mathématique ou de l'intelligence artificielle orienté mathématique, comme les algorithmes min-max, la méthode du gradient...