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Les mondes darwiniens

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[m a r c schoenauer / les algor ith m es évolution nai r es]<br />

à la génération suivante. Chaque individu (enfant ou parent) peut donc être<br />

sélectionné au maximum une fois – il « meurt » s’il n’est pas sélectionné. <strong>Les</strong><br />

méthodes utilisées sont très semblables à celles de la sélection parentale.<br />

Jusqu’ici, il a été implicitement supposé que l’ensemble du processus d’optimisation<br />

se déroulait dans le même espace, l’espace sur lequel est définie<br />

la fonction à optimiser. Mais il est souvent utile, voire nécessaire, de pousser<br />

un peu plus loin le parallèle avec l’évolution en faisant intervenir un espace<br />

additionnel, dans lequel sont appliqués les opérateurs de variation, différent<br />

de l’espace dans lequel est calculée la fitness. On parlera d’espace génotypique<br />

pour le premier – les opérations de croisement et mutation ont lieu sur les<br />

« chromosomes » – et d’espace phénotypique pour le second – l’évaluation<br />

pour la reproduction et la survie a lieu sur le résultat de la morphogénèse, ou<br />

décodage du génotype en phénotype. L’intérêt d’une telle séparation est qu’il<br />

est parfois utile de bénéficier d’une structure particulière sur l’espace génotypique,<br />

afin d’assurer une meilleure exploration de l’espace par les opérateurs<br />

de variation. <strong>Les</strong> propriétés du processus de morphogénèse jouent un rôle<br />

essentiel lors de l’évolution, et le choix de la représentation (i.e. de l’espace<br />

génotypique) est la première étape cruciale lors de la conception d’un algorithme<br />

évolutionnaire.<br />

2 Opérateurs de variation<br />

Certaines composantes de l’algorithme décrit dans la section précédente<br />

dépendent intimement de la représentation choisie. Ce sont d’une part<br />

l’initialisation, i.e. le choix de la population initiale, dont le principe général est<br />

d’échantillonner le plus uniformément possible l’espace de recherche, dans<br />

l’optique d’optimisation globale, et sur laquelle nous n’insisterons pas plus ici.<br />

Par contre, le choix des opérateurs de variation a une énorme influence sur le<br />

comportement de l’algorithme et mérite quelques précisions. <strong>Les</strong> opérateurs<br />

de variation créent de nouveaux individus à partir des parents sélectionnés. On<br />

distingue usuellement les opérateurs de croisement (binaires, ou plus généralement<br />

n-aires) et les opérateurs de mutation, unaires.<br />

2.1 Croisements<br />

L’idée générale du croisement est celle d’un échange de matériel génétique<br />

entre les parents : si deux parents sont plus performants que la moyenne, on<br />

peut espérer que cela est dû à certaines parties de leur génotype, et que certains<br />

des enfants, recevant les « bonnes » parties de leurs deux parents, n’en

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