CHAPITRE 2. FONDEMENTS THÉORIQUES
vidus aléatoirement. L'AG s'attache à
sélectionner les meilleurs individus tout en assurant une exploration
efficace de l'espace d'état. La figure ci-dessous présente les
étapes d'un AG. Une description plus détaillée sera
présentée dans les parties ultérieures.
FIGURE 2.5 - Fonctionnement général de
l'algorithme génétique
Un AG a pour but de faire évoluer un ensemble de
solutions candidates à un problème posé vers la solution
optimale. Cette évolution s'effectue sur la base de transformations
inspirées de la génétique, assurant de
génération en génération, l'exploration de l'espace
des solutions. Les différentes étapes suivies par un AG sont
celles de cycle de l'évolution décrit dans les sections
suivantes.
2.2.1 Génération de la population
initiale
Dans la littérature, plusieurs mécanismes de
génération de la population initiale sont utilisés . Cette
population est crée soit aléatoirement, soit par des heuristiques
soit par une hybridation de solutions aléatoires et heuristiques. Le
problèmede la création de la population
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