Définition - Que signifie l'algorithme évolutif?
Un algorithme évolutif est considéré comme une composante du calcul évolutif en intelligence artificielle. Un algorithme évolutif fonctionne à travers le processus de sélection dans lequel les membres les moins aptes de l'ensemble de population sont éliminés, tandis que les membres d'ajustement sont autorisés à survivre et à continuer jusqu'à ce que de meilleures solutions soient déterminées. En d'autres termes, les algorithmes évolutifs sont des applications informatiques qui imitent des processus biologiques afin de résoudre des problèmes complexes. Au fil du temps, les membres qui réussissent évoluent pour présenter la solution optimisée au problème.
Definir Tech explique l'algorithme évolutif
Les algorithmes évolutifs utilisent des concepts en biologie tels que la sélection, la reproduction et la mutation. Il existe trois types d'algorithmes évolutifs de base, à savoir:
- Algorithmes génétiques
- Programmation évolutive
- Stratégies évolutives
Contrairement aux techniques d'optimisation traditionnelles, les algorithmes évolutifs dépendent d'un échantillonnage aléatoire. Un algorithme évolutif a une population de solutions candidates, contrairement aux méthodes classiques, qui tentent de maintenir une seule meilleure solution. Il existe deux prérequis associés aux algorithmes évolutifs:
- Les solutions candidates doivent être codées en fonction du problème.
- Une fonction de fitness doit renvoyer un score compris entre 1 et 100 pour que les algorithmes évolutifs puissent être mieux appliqués aux problèmes.
Les algorithmes évolutifs présentent de nombreux avantages. L'un des plus grands avantages réside dans les gains de flexibilité, car la plupart des concepts d'algorithmes évolutifs sont adaptables à des problèmes même complexes. La plupart des algorithmes évolutifs sont également adaptés pour atteindre l'objectif cible. Une meilleure optimisation est possible avec des algorithmes évolutifs, car la population de solutions empêche l'algorithme de se verrouiller dans une solution particulière.
Il existe quelques inconvénients associés aux algorithmes évolutifs. D'une part, la solution fournie par un algorithme évolutif n'est que meilleure par rapport aux autres solutions connues. En tant que tel, l'algorithme ne peut pas prouver qu'une solution est totalement optimale, seulement qu'elle est optimale par rapport aux autres résultats.