3.1 Stratégies d'évolution
Les stratégies d'évolution (SE) sont
historiquement le premier type d'AE à avoir été
utilisé. Elles ont été introduites par Rechenberg en 1965
comme des heuristiques d'optimisation basée sur le principe d'adaptation
et d'évolution. Les SE utilisent usuellement des vecteurs de nombres
réels pour représenter l'espace des solutions. La mutation et la
sélection représentent les opérateurs fondamentaux de
reproduction et la recombinaison est moins commune. Le schéma
d'exécution générale des SE est semblable au
fonctionnement de base d'un AE.
3.1.1 Populations dans les SE
Les SE les plus simples sont les (1 + 1)-ES. Dans ce type de
population on reproduit un seul enfant à partir d'un seul parent et on
garde le meilleur entre eux. Les (p. + 1)- ES utilisent u parents pour produire
un seul fils. Lorsque les p. parents produisent plusieurs fils (A fils), on
parle des (p. + A)-ES. Généralement A est supérieur
à p.. Après
sélection, seulement les u meilleurs individus parmi
l'ensemble des parents et des fils seront conservés. Il est possible que
les u individus soient choisis uniquement parmi les fils (les parents seront
supprimés dans tous les cas), on parle alors des (u, A)-ES.
Dans les (u/p + A)-ES, un nouveau paramètre p est
introduit désignant le nombre de parents qui participeront à la
reproduction d'un seul individu. Dans le cas précédent, ce
paramètre valait implicitement 1. De façon analogue, les (u/p +
A)-ES sont des (u/p, A)-ES où les parents et les fils ont tous une
chance de survivre dans la prochaine génération. Un dernier type
est (u', A'(u, A)ã)-ES. Ce sont des SE emboitées
où A' fils sont crées et isolés pour y
générations d'une population de taille u'. Dans chaque des
ygénération, A fils sont créés, desquels u des
meilleurs individus passeront à la prochaine génération.
Après y générations, les meilleurs individus de chacune
des y précédentes générations seront
sélectionnés. Le processus recommence avec A' nouveaux
individus.
3.1.2 Evolution différentielle
L'évolution différentielle est une
méthode pour l'optimisation mathématique des fonctions
multidimensionnelles. Elle est très utile lorsque les paramètres
ne peuvent pas être codés comme des vecteurs réels.
L'idée principale derrière l'évolution
différentielle est l'utilisation d'un opérateur de recombinaison
ternaire pour la création de nouvelles générations. Le
nouvel individu est créé en ajoutant la différence entre
deux individu à un troisième individu. Cette méthode a
beaucoup évoluée depuis le model de base et plusieurs
amélioration lui ont été proposées.
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