Le calcul évolutif est une branche de l'informatique qui traite de la conception et de l'analyse d'algorithmes basés sur les principes de la sélection naturelle et de l'évolution.
L'idée centrale du calcul évolutif est que le processus de sélection naturelle peut être utilisé pour résoudre des problèmes difficiles ou impossibles à résoudre avec les méthodes traditionnelles.
Les algorithmes de calcul évolutif sont conçus pour imiter le processus de sélection naturelle. Ils commencent par une population de solutions potentielles (appelées "individus"), puis appliquent une série d'opérateurs (appelés "opérateurs") à cette population.
Les opérateurs sont conçus pour sélectionner les meilleurs individus et les reproduire pour créer une nouvelle génération d'individus. Ce processus est répété jusqu'à ce qu'une solution satisfaisante soit trouvée.
Il existe de nombreux types d'algorithmes de calcul évolutif, mais ils partagent tous la même structure de base.
Les types d'algorithmes de calcul évolutif les plus courants sont les algorithmes génétiques, la programmation génétique et les stratégies évolutives.
Qu'est-ce que l'évolution stratégique ?
L'évolution stratégique est un processus qui consiste à prendre des décisions afin d'améliorer sa position dans un jeu répété. Dans un jeu répété, les joueurs ont la possibilité de jouer plusieurs fois le même jeu. Cela permet aux joueurs d'apprendre de leurs erreurs et de prendre de meilleures décisions lors des prochains tours de jeu.
Il existe deux principaux types d'évolution stratégique : myope et prospective. L'évolution stratégique myope est celle où les joueurs ne considèrent que leur position actuelle et ne prennent pas en compte les tours de jeu futurs. L'évolution stratégique prospective est celle où les joueurs prennent en compte à la fois leur position actuelle et les tours de jeu à venir.
L'évolution stratégique myope est souvent utilisée dans les jeux simples où il n'y a pas beaucoup de possibilités d'apprentissage. L'évolution stratégique prospective est plus courante dans les jeux complexes où les joueurs ont plus de possibilités d'apprendre de leurs erreurs.
L'évolution stratégique peut être utilisée dans n'importe quel jeu répété, y compris les jeux à information parfaite et les jeux à information imparfaite.
Qu'est-ce qu'un algorithme génétique avec exemple ?
Un algorithme génétique est une heuristique de recherche qui est utilisée pour trouver des solutions optimales ou quasi-optimales à des problèmes qui peuvent être représentés comme un espace de recherche de solutions potentielles. Dans un algorithme génétique typique, un ensemble de solutions potentielles (appelées "chromosomes" ou "gènes") est d'abord créé de manière aléatoire. Ces solutions sont ensuite évaluées en fonction d'une fonction de fitness prédéfinie, qui attribue un score numérique à chaque solution. Les solutions ayant les scores les plus élevés sont ensuite sélectionnées pour "élever" de nouvelles solutions, qui sont créées en combinant les gènes des solutions parentes de diverses manières (appelées "croisement" et "mutation"). Ce processus est ensuite répété sur plusieurs générations, dans l'espoir que les solutions convergent progressivement vers la solution optimale.
L'un des exemples les plus simples et les plus populaires d'algorithme génétique est le "problème du voyageur de commerce" (TSP). Dans le TSP, un vendeur doit trouver le chemin le plus court pour visiter chacune des villes d'un ensemble donné. Ce problème peut être représenté comme un espace de recherche de toutes les routes possibles que le vendeur pourrait emprunter. La fonction de fitness pour ce problème serait simplement la longueur de l'itinéraire. Pour résoudre le TSP à l'aide d'un algorithme génétique, on commence par générer aléatoirement un ensemble de routes (chromosomes). Ces itinéraires sont ensuite évalués en fonction de leur longueur, et les itinéraires les plus courts sont sélectionnés pour "engendrer" de nouveaux itinéraires. Ce processus est répété sur plusieurs générations, dans l'espoir de
Les algorithmes évolutionnaires sont-ils de l'intelligence artificielle ?
Les algorithmes évolutionnaires sont un sous-ensemble d'algorithmes d'IA qui sont utilisés pour simuler le processus de sélection naturelle afin de trouver des solutions à des problèmes d'optimisation. Ces algorithmes sont couramment utilisés dans des domaines tels que l'ingénierie et l'économie. Bien que les algorithmes évolutionnaires ne soient pas le seul type d'algorithme d'IA, ils constituent une partie importante du domaine de l'IA.