2.5.2 Sélection par rang
La sélection par roulette présente des
inconvénients lorsque la valeur d'évaluation des individus varie
énormément. La sélection par rang trie d'abord la
population par évaluation. Ensuite, chaque individu se voit
associé un rang en fonction de sa position. Ainsi le plus mauvais
individu aura le rang 1, le suivant 2, et ainsi de suite jusqu'au meilleur
individu qui aura le rang N, pour une population de N individus. La
sélection par rang d'un individu est identique à la
sélection par roulette, mais les proportions sont en relation avec le
rang plutôt qu'avec la valeur de l'évaluation. Avec cette
méthode de sélection, tous les individus ont une chance
d'être sélectionnés. Cependant, elle conduit à une
convergence plus lente vers la bonne solution. Ceci est du au fait que les
meilleurs individus ne diffèrent pas énormément des plus
mauvais.
2.5.3 Sélection steady-state
Le principe de base consiste à garder une grande partie
de la population à la génération suivante. A chaque
génération sont sélectionnés quelques individus,
parmi ceux qui ont les meilleures évaluations, pour créer un
ensemble d'individus enfants. Les individus ayant les évaluations les
plus faibles sont ensuite remplacés par les nouveaux. Le reste de la
population survit à la nouvelle génération.
2.5.4 Sélection par tournoi
Soit une population de m individus. On forme m paires
d'individus. Ensuite, il faut déterminer un nouveau paramètre,
à savoir la probabilité de victoire du plus fort. Cette
probabilité représente la chance que le meilleur individu de
chaque paire soit selectionné. En principe cette probabilité doit
être grande. A partir des m paires, on détermine ainsi m individus
pour la reproduction.
2.5.5 Elitisme
A la création d'une nouvelle population, il y a de
grandes chances que les meilleurs individus soient modifiés, et donc
perdus après les opérations de reproduction. Pour éviter
cela, on utilise la méthode élitiste. Elle consiste à
copier un ou plusieurs des
meilleurs individus dans la nouvelle génération.
Ensuite, on génère le reste de la population selon l'algorithme
de reproduction usuel. Cette méthode permet de ne pas perdre les
meilleures solutions.
2.5.6 Sélection de seuil
La sélection de seuil ou sélection
déterministe (truncation selection), sélectionne un nombre
d'individus inférieur à la taille de la population
supposée après sélection. Si la taille de la population
après sélection est s, alors la sélection de seuil choisi
un nombre k < s (généralement s/2 ou s/3) des meilleurs
individus et les insert autant de fois que nécessaire pour que la taille
maximale de la population soit atteinte. La sélection de seuil est
principalement utilisée dans les stratégies d'évolution de
type (u, A)-ES ou (u+ A)-ES. Récemment, lassig et
al.[?] a démontré que la sélection de
seuil est la stratégie de sélection optimale pour le croisement,
pourvu que la valeur de k soit judicieusement choisie.
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