9734 - Optimisation et algorithmes génétiques

Description bibliographique

Auteur :

Magnin, Vincent (USTL. Université des sciences et technologies de Lille, Lille 1. France)

Page source :

Site personnel de Vincent Magnin, http://magnin.plil.net/

Langue :

français

Date de publication :

2006/07/04

Description du contenu

Spécialité :

Electronique, informatique et télécommunications - Théories, méthodes - Informatique théorique

Mots clés :

algorithme génétique ; algorithme évolutionnaire ; processus d'optimisation ; simulation ; méthode Monte Carlo ; intelligence artificielle

Table des matières :

1) Introduction
2) L’optimisation
3) Méthode Monte Carlo
4) Algorithmes évolutionnaires et algorithmes génétiques
5) Méthodes de l’AG
6) Convergence de l’AG
7) Exemple d’optimisation par AG
8) Le voyageur de commerce (applet Java)
9) Conclusion
10) Bibliographie

Résumé :

Ce cours introduit aux méthodes de développement d'algorithmes d'optimisation complexes qui permettent de pouvoir aller plus loin dans les méthodes de modélisation et de définir des modèles de simulation de divers phénomènes. L'application de modèles de simulation est faite en décrivant pour exemple les algorithmes évolutionnaires inspirés du processus de sélection naturelle de Charles Darwin, et qui font partie de l'intelligence artificielle. Pour traiter le cours un type particulier d'algorithme évolutionnaire, les algorithmes génétiques, a été choisi car les variables y sont codées de façon binaire et peuvent subir des opérations particulières. Un exemple d'optimisation par algorithmes génétiques est donné dans le cas des commutateurs électroniques à réflexion interne totale (ou commutateurs TIR).

Informations pédagogiques

Niveau d'études :

recherche

Objectifs pédagogiques :

Pouvoir utiliser des algorithmes d'optimitisation complexes en modélisation

Accès à la ressource

Format :

HTML

URL de référence :

http://magnin.plil.net/spip.php?rubrique8

Notice mise en ligne le 11/07/2008