Méta Heuristique Algorithme Génétique (AG) Exemple corrigé; Voyageur de Commerce TSP Partie 1 скачать в хорошем качестве

Méta Heuristique Algorithme Génétique (AG) Exemple corrigé; Voyageur de Commerce TSP Partie 1

L’Algorithme Génétique est une Métaheuristique basée sur une approche à population. Les métaheuristiques utilisent deux approches principales pour résoudre un problème. La première est nommée "approche à population". Elle désigne les algorithmes qui traitent plusieurs solutions à la fois. Elles maintiennent et améliorent plusieurs solutions candidates en même temps.: (Algorithme Génétique (AG), Algorithme de fourmis (ACO), Optimisation par Essaim Particulaire (PSO), etc...). [1] La seconde est nommée "approche de trajectoire". Elle représente les algorithmes qui font évoluer une fonction objectif unique à chaque itération. La stratégie est basée sur la recherche locale: (Recherche Tabou(RT), Recuit Simulé (RS), etc …). [1] L’idée d’un algorithme génétique est déduite de de la théorie darwinienne de l’évolution. L’algorithme utilise la notion de sélection naturelle sur une population de solutions potentielles. Chaque groupe d’individus appelé aussi population, donne lieu à une nouvelle génération par reproduction. Cette population subit une sélection, métaphore de la sélection naturelle : seuls les individus les mieux adaptés à l’environnement survivent. Cette génération consiste à croiser les individus entre eux pour donner des descendants possédant les caractères des deux parents. En plus de ce croisement, des mutations de caractères interviennent aléatoirement dans la génération de la population suivante. Les individus sont représentés par des chromosomes (chromosome = chaîne d’informations sur un alphabet fini (des chaînes d'ADN)). L'élément de base des chromosomes est un gène. La position d'un gène sur le chromosome est son locus. L'ensemble des gènes d'un individu est son génotype. L’ensemble du patrimoine génétique d'une espèce est le génome. Les différentes versions d'un même gène sont appelées allèles. Références: [1] Rejab Hajlaoui. Résolution à base d’heuristiques du problème de routage dans les réseaux ad hoc de vehicules. Réseaux et télécommunications [cs.NI]. Université Bourgogne Franche-Comté, 2018. Français. ‌NNT : 2018UBFCD047‌. ‌tel-02000974‌. [2] http://www.numdam.org/article/RO_1997... [3] https://fr.wikipedia.org/wiki/Optimum... [4] https://interstices.info/le-probleme-...