Algorithme génétique
Un algorithme génétique a pour but de trouver la meilleure solution à un problème compliqué.
Il opère sur des ensembles de données codées sous une forme destructurée pour qu'elles puissent être traitées de manière similaire à un gène biologique formel, la simplicité de cet objet devant rendre efficace la recherche de solution.
À chaque étape, le hasard (simulé par l'ordinateur) est sollicité pour explorer les solutions possibles, en diversifiant les choix afin d'éviter de rester « coincé » autour d'une solution pas forcément optimale. Les solutions sont ensuite comparées et éventuellement améliorées pour retenir la mieux adaptée.
On utilise un vocabulaire issu de la génétique pour décrire ce procédé, car il en est inspiré. On parle de croisement et de mutation, qui sont des opérateurs d'exploration de l'espace, et de sélection, qui fait évoluer la « population » de solutions vers les optima d'un problème.
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À chaque étape, le hasard (simulé par l'ordinateur) est sollicité pour explorer les solutions possibles, en diversifiant les choix afin d'éviter de rester « coincé » autour d'une solution pas forcément optimale. Les solutions sont ensuite comparées et éventuellement améliorées pour retenir la mieux adaptée.
On utilise un vocabulaire issu de la génétique pour décrire ce procédé, car il en est inspiré. On parle de croisement et de mutation, qui sont des opérateurs d'exploration de l'espace, et de sélection, qui fait évoluer la « population » de solutions vers les optima d'un problème.