Un algorithme évolutionnaire est considéré comme un composant du calcul évolutionnaire en intelligence artificielle. Un algorithme évolutif fonctionne à travers un processus de sélection dans lequel les membres les moins aptes de la population sont éliminés, tandis que les membres aptes survivent et peuvent 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 pour résoudre des problèmes complexes. Au fil du temps, les membres qui réussissent évoluent pour présenter la solution optimisée au problème.
3 types d'algorithmes évolutionnaires
Les algorithmes évolutionnaires utilisent des concepts de la biologie tels que la sélection, la reproduction et la mutation. Il existe trois types de base d'algorithmes évolutionnaires, à savoir :
– Algorithmes génétiques – Programmation évolutive – Stratégies évolutives
Contrairement aux techniques d'optimisation traditionnelles, les algorithmes évolutionnaires sont basés sur un échantillonnage aléatoire. Un algorithme évolutionnaire a une population de solutions candidates, contrairement aux méthodes classiques qui tentent de maintenir une seule meilleure solution. Il y a deux prérequis pour les algorithmes évolutionnaires :
exigences précédentes
– Les solutions candidates doivent être codées pour le problème.
– Une fonction de fitness doit renvoyer une valeur comprise entre 1 et 100 afin que les algorithmes évolutionnaires puissent être mieux appliqués aux problèmes.
Les avantages et les inconvénients de l'algorithme évolutionnaire.
Les algorithmes évolutionnaires présentent de nombreux avantages. L'un des principaux avantages est le gain en flexibilité, puisque la plupart des concepts d'algorithmes évolutionnaires sont adaptés à des problèmes complexes. La plupart des algorithmes évolutionnaires sont capables d'atteindre l'objectif. Une meilleure optimisation avec des algorithmes évolutionnaires est possible car la population de solutions empêche l'algorithme de se verrouiller sur une solution particulière.
Certains inconvénients sont associés aux algorithmes évolutionnaires. Premièrement, la solution apportée par un algorithme évolutionnaire n'est que meilleure que les autres solutions connues. Par conséquent, l'algorithme ne peut pas prouver qu'une solution est complètement optimale, seulement qu'elle est optimale par rapport aux autres résultats.