Table des matières:
- Définition - Que signifie l'algorithme évolutionnaire?
- Techopedia explique l'algorithme évolutionnaire
Définition - Que signifie l'algorithme évolutionnaire?
Un algorithme évolutionnaire est considéré comme une composante du calcul évolutif en intelligence artificielle. Un algorithme évolutif fonctionne à travers le processus de sélection dans lequel les membres les moins aptes de l'ensemble de population sont éliminés, tandis que les membres aptes peuvent survivre et continuer jusqu'à ce que de meilleures solutions soient déterminées. En d'autres termes, les algorithmes évolutionnaires sont des applications informatiques qui imitent les processus biologiques afin de résoudre des problèmes complexes. Au fil du temps, les membres retenus évoluent pour présenter la solution optimisée au problème.
Techopedia explique l'algorithme évolutionnaire
Les algorithmes évolutionnaires utilisent des concepts en biologie tels que la sélection, la reproduction et la mutation. Il existe trois types d'algorithmes évolutionnaires de base, à savoir:
- Algorithmes génétiques
- Programmation évolutive
- Stratégies évolutives
Contrairement aux techniques d'optimisation traditionnelles, les algorithmes évolutionnaires dépendent d'un échantillonnage aléatoire. Un algorithme évolutif a une population de solutions candidates, contrairement aux méthodes classiques, qui essaient de maintenir une meilleure solution unique. Il existe deux conditions préalables associées aux algorithmes évolutionnaires:
- Les solutions candidates doivent être codées pour le problème.
- Une fonction de fitness doit renvoyer un score entre 1 et 100 afin que les algorithmes évolutionnaires puissent être mieux appliqués aux problèmes.
Les algorithmes évolutionnaires présentent de nombreux avantages. L'un des plus grands avantages réside dans les gains de flexibilité, car la plupart des concepts d'algorithmes évolutifs sont adaptables à des problèmes même complexes. La plupart des algorithmes évolutionnaires sont également aptes à atteindre la cible cible. Une meilleure optimisation est possible avec des algorithmes évolutifs, car la population de solutions empêche l'algorithme de se bloquer dans une solution particulière.
Il y a quelques inconvénients associés aux algorithmes évolutionnaires. D'une part, la solution fournie par un algorithme évolutif n'est meilleure que par rapport à d'autres solutions connues. En tant que tel, l'algorithme ne peut pas prouver qu'une solution est totalement optimale, mais seulement qu'elle est optimale par rapport aux autres résultats.
