Les mondes darwiniens

thomas Heams, Philippe Huneman, guillaume lecointre & marc Silberstein (dir.),
Les Mondes darwiniens. L’évolution de l’évolution, Paris, éditions matériologiques [materiologiques.com]
chapitre 29
Marc Schoenauer
Les algorithmes évolutionnaires
Les algorithmes évolutionnaires (AE) font partie, d’un point de vue
informatique, de la famille des algorithmes d’optimisation stochastiques.
Ils tirent toutefois leur inspiration d’un parallèle (certes caricatural)
avec la théorie de l’évolution – d’où leur nom, et leur présence
dans ce volume. En guise de préambule, il faut toutefois poser
clairement les limites du paradigme darwinien fondateur : il est tout d’abord
simplifié à l’extrême, et ne doit pas être considéré comme une tentative de
modélisation de l’évolution ; et s’il est source d’inspiration, et support très
parlant de compréhension, il ne doit en aucun cas être considéré comme une
justification de l’utilisation de ces algorithmes dans quelque contexte que ce
soit.
Les deux principes de base du darwinisme qui sous-tendent les AE sont
d’une part la notion de sélection naturelle, qui fait que les individus adaptés
à leur milieu survivent plus longtemps que les autres, et se reproduisent en
plus grand nombre, et d’autre part celle de variations aveugles, ces modifications
aléatoires du matériel génétique des parents lors de la transmission
aux enfants, le mot aveugle signifiant ici que le milieu n’influe absolument
pas sur ces modifications.
Ainsi, de même que les girafes, confrontées à l’augmentation de la taille
des arbres qui rendait difficile pour les plus petites de se nourrir convenablement,
ont vu leur cou s’allonger de génération en génération du fait que les
girafes au long coup étaient les mieux nourries, et que leurs gènes ont ainsi
petit à petit envahi la population, les individus virtuels que sont les solutions
possibles à un problème d’optimisation donné vont être dupliquées avec des
modifications stochastiques (les variations aveugles), les plus « adaptées » au
problème, i.e. celles qui sont des solutions meilleures que les autres, étant plus