Les algorithmes evolutionnaires : vers des strategies avec operateurs adaptatifs

L. Gacôgne

LIP6 1999/021: Rapport de Recherche LIP6 / LIP6 research reports
25 pages - Novembre/November 1999 - French document.

PostScript : 150 Ko /Kb

Contact : par mail / e-mail

Thème/Team: Apprentissage et Acquisition de Connaissances

Titre français : Les algorithmes evolutionnaires : vers des strategies avec operateurs adaptatifs
Titre anglais : Evolutionary algorithms : towards strategies with adaptative operators

Résumé : Après un bref survol de l'historique des algorithmes évolutionnaires et des principales idées mises en oeuvre, nous présentons des stratégies diverses dont l'ambition est souvent de s'affranchir du problème du réglage des paramètres initiaux. Nous nous concentrons sur la comparaison de stratégies ayant comme point commun de se baser sur des idées naturelles assez simples. Celles-ci diffèrent principalement sur le choix et le mode d'application des opérateurs génétiques, ainsi que sur la procédure de renouvellement des générations. Tout en sachant qu'il est illlusoire d'obtenir un jour une solution universelle quant à ces questions, nous présentons une technique où les opérateurs sont eux mêmes évalués de façon à être appliqués à la mesure de leur performance. Nous observons sur l'optimisation de fonctions classiques une amélioration grâce à cette méthode par rapport aux stratégies d'évolution, ainsi que grâce à un algorithme très simple de remplacement également testée.

Abstract : After an overview of the evolutionary algorithms field and their main ideas, we present some strategies that often intend to get off the problem of the initial parameters tuning. We focuse our attention about the comparizon of quite simple strategies, specially about the choice of genetic operators, the way to apply them and finally how each generation is built from the previous one. Knowing that it is not possible to reach an universal heuristic able to choose the genetic operators and to manage them, we present a method where the genetic operators themselves are evaluated according to their performance. The amelioration observed on some classical functions, with this method shows a future way to combine it thanks to a very simple steady state algorithm which has also given a good behaviour.

Mots-clés : algorithmes évolutionnaires, algorithmes génétiques, stratégies d'évolution

Key-words : evolutionary algorithm, genetic algorithm, evolution strategy

Publications internes LIP6 1999 / LIP6 research reports 1999

Responsable Éditorial / Editor :Valerie.Mangin@lip6.fr