3.3.1.8. Algorithme Génétique
Co-évolutif basé sur la Classification Floue (AGCoCF)
Le modèle AGCoCF, proposé par [El Imrani et al,
1999a], est une technique qui combine la technique de partage et une
méthode de classification floue, en vue d'améliorer les
performances des algorithmes génétiques dans l'optimisation des
fonctions multimodales.
Le principe de cette technique repose sur différents
concepts. D'une part, elle intègre une procédure de
classification floue afin d'identifier les différentes classes, pouvant
exister dans une population, correspondant à des niches. D'autre part,
elle utilise une stratégie de séparation spatiale dont l'objectif
est de créer des sous populations stables et de guider la recherche vers
de multiples niveaux d'exploration et d'exploitation de l'espace de recherche.
Pour promouvoir une certaine diversité au sein des sous populations, ce
modèle implémente le concept de migration d'individus entre sous
populations voisines.
Quoique le modèle AGCoCF ait fourni des performances de
recherche plus élevées que le schéma de partage standard,
aussi bien en terme de qualité des solutions identifiées, que par
sa capacité à localiser de nouvelles solutions, il
présente toutefois une complexité de l'ordre
O(N2), oil N est le nombre d'individus de la
population.
3.3.1.9. Multipopulation Algorithme Culturel
basé sur la Classification Floue (MCAFC)
MCAFC (Multipopulation Cultural Algorithm using Fuzzy
Clustering) est un nouveau modèle inspiré de l'environnement
social comme représenté (Figure 3.2) [Alami et al, 2007]. Cette
figure présente l'analogie entre le modèle proposé avec le
monde réel. En effet, dans l'environnement réel, il y a
différentes nations naturellement séparées, qui peuvent
évoluer et échanger leurs cultures .
Basé sur cette analogie, le modèle MCAFC
implémente un algorithme culturel de base pour faire évoluer les
sous-populations de solutions et intègre une procédure de
classification automatique floue, qui permet de créer les
sous-populations à partir de la population initiale. Ces
sous-populations sont caractérisées par leur centre ou prototype,
rayon et cardinal. Dans le contexte du modèle proposé, une classe
représente une nation, c.-à-d., une population ayant son propre
espace de connaissance, et le centre indique l'élite de chaque nation
qui correspond au meilleur individu dans la nation et donc l'optimum requis.
FIG. 3.2 - Analogie entre le monde réel, AC et
MCAFC
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