Contrôle d'un algorithme génétique
Résumé
This paper briefly recalls the prin1ciple of genetic algorithms (GA) and discusses their efficiency. The Radcliffe' s principles, linking the representation of the problem and the evolution operators, are presented. Last, we address the control of an AG by an induction based approach. Experimental results obtained on typical GA problems and a combinatoric optimization problem, are discussed.
Après avoir rappelé le principe des algorithmes génétiques (AG), cet article s'intéresse à l'efficacité de ces méthodes d'optimisation. Les liens entre la représentation choisie et les opérateurs d'évolution manipulant cette représentation sont discutés. Deux problèmes artificiels illustrant des limites attendues ou inattendues des AG sont présentés. Enfin, le nombre important de paramètres et de choix structurels intervenant dans un algorithme génétique pose le problème du contrôle d'un AG. Cet article propose une méthode nouvelle pour le contrôle d'un AG, fondée sur l'apprentissage symbolique.
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