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Optimisation du transport du gaz par canalisation.

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U.S.T.H.B - Master recherche opérationnelle modèles et méthodes pour l'ingénierie et la recherche (RO2MIR) 2015
  

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B.2. Opérateur de croisement

Un opérateur de croisement (crossover) consiste à créer de nouveaux individus -des enfants- en échangeant des caractères -des gènes- entre les deux parents. La zone de croisement est généralement choisie aléatoirement dans les chromosomes. Toutefois l'opérateur

4.5. LES ALGORITHMES GÉNÉTIQUES

de croisement n'est pas systématiquement appliqué à chaque paire de parents, mais avec une probabilité de croisement pc (classiquement = 0.9, nous suivrons ici aussi le schéma classique où deux enfants (notés E1 et E2) sont créés par le croisement. [13]

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FIGURE 4.4 - Croisement en un point

B.3. Opérateur de mutation

Pour des raisons de diversification, il est bon de temps en temps de modifier très légèrement un enfant créé. C'est le rôle de l'opérateur de mutation qui est appliqué à un enfant avec une petite probabilité pm (classiquement= 0.01). [13]

FIGURE 4.5 - La mutation

C. Critère d'arrêt

Les critères les plus utilisés sont les suivants :

· Arrêt de l'algorithme après un certain nombre de générations, fixé au départ; c'est ce que l'on est tenté de faire lorsque l'on doit trouver une solution dans un temps limité.

· L'algorithme peut être arrêté lorsque la population n'évolue plus ou plus suffisamment rapidement, c.-à-d. les meilleurs individus ne s'améliorent plus depuis un certain nombre de générations. [13]

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4.5. LES ALGORITHMES GÉNÉTIQUES

Paramètres internes de l'algorithme génétique

Les algorithmes génétiques possèdent des paramètres internes qui doivent être choisis avec les considérations suivantes :

· Taille de la population N : Elle doit être judicieusement choisie en fonction de la taille du problème.

· Probabilité de croisement : Plus le taux de croisement est élevé, plus il y aura de nouvelles structures qui apparaissent dans la population.

· Probabilité de mutation: la probabilité de mutation est généralement inférieur à 0.01, mais il n'est pas rare de voir dans d'autres applications un taux plus important, par exemple dans les problèmes d'ordonnancement.

4.6. SCHÉMA DES MÉTHODES APPROCHÉES

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"Piètre disciple, qui ne surpasse pas son maitre !"   Léonard de Vinci