La programmation génétique (PG) est un paradigme de programmation qui utilise un processus de sélection naturelle pour faire évoluer les programmes informatiques, de la même manière que l'évolution biologique produit des organismes complexes à partir d'organismes plus simples.
Elle a été développée à l'origine par John Koza dans les années 1960 et 1970 et a été utilisée pour résoudre une grande variété de problèmes, notamment l'optimisation de fonctions, l'exploration de données, l'apprentissage automatique et le contrôle robotique.
L'idée principale du GP est de représenter les programmes sous forme d'arbres et d'utiliser un processus évolutif pour rechercher de bonnes solutions. Cela se fait en générant aléatoirement une population de solutions potentielles (appelées "chromosomes" ou "individus"), puis en utilisant une fonction d'adéquation pour évaluer le fonctionnement de chaque solution. Les meilleures solutions sont ensuite sélectionnées pour former la base de la génération suivante, qui est ensuite mutée et évaluée de la même manière.
Ce processus est répété jusqu'à ce qu'une solution satisfaisante soit trouvée.
La GP s'est avérée efficace dans un large éventail d'applications et est considérée comme une technique d'optimisation puissante.
Qu'est-ce que la programmation génétique en C++ ?
La programmation génétique (GP) est un type d'algorithme évolutionnaire utilisé pour générer de nouveaux programmes ou du code à partir d'un ensemble de programmes ou d'extraits de code existants. L'idée est de commencer avec un ensemble de solutions potentielles (appelées "chromosomes" ou "individus"), puis d'utiliser un processus de sélection naturelle pour faire évoluer ces solutions jusqu'à ce qu'un objectif souhaité soit atteint.
Le GP a été utilisé pour créer des programmes capables de résoudre des problèmes tels que la reconnaissance d'images, la classification de données, et même des jeux. Dans de nombreux cas, GP peut créer des programmes qui sont plus efficaces et plus précis que ceux créés par les humains.
Pour créer un nouveau programme à l'aide de GP, la première étape consiste à définir un ensemble de solutions potentielles (appelées "chromosomes"). Chaque chromosome contient un ensemble d'instructions qui peuvent être exécutées par un ordinateur. Ces instructions peuvent être des opérations mathématiques simples ou des extraits de code plus complexes.
Ensuite, une fonction de fitness est définie. Cette fonction est utilisée pour évaluer dans quelle mesure chaque chromosome résout un problème donné. La fonction de fitness renvoie un score plus élevé pour les chromosomes qui résolvent mieux le problème.
Une fois la fonction d'adéquation définie, l'algorithme GP peut être exécuté. Cet algorithme va sélectionner les chromosomes les plus performants de la génération actuelle et les utiliser pour créer la génération suivante. Ce processus est répété jusqu'à ce que l'objectif souhaité soit atteint.
Quelle est la différence entre GP et GA ?
La programmation génétique (GP) et les algorithmes génétiques (GA) sont deux techniques d'optimisation inspirées de la sélection naturelle. Elles sont utilisées pour trouver des solutions à des problèmes d'optimisation en simulant le processus d'évolution.
La programmation génétique est une technique plus générale que les algorithmes génétiques. GA est généralement utilisé pour les problèmes où la solution peut être représentée par une chaîne de bits de longueur fixe. GP peut être utilisé pour les problèmes où la solution peut être représentée comme une liste de symboles de longueur variable (c'est-à-dire un programme).
GP est bien adapté aux problèmes où la solution n'est pas connue à l'avance et doit être découverte par le système GP. GA est plus adapté aux problèmes où la solution est connue à l'avance mais difficile à trouver par des moyens traditionnels.
Les ingénieurs généticiens gagnent-ils beaucoup d'argent ?
Il n'existe pas de réponse définitive à cette question, car cela dépend en grande partie de l'expérience, des qualifications et de l'employeur de la personne concernée. Toutefois, selon le site internet Indeed, le salaire moyen d'un ingénieur en génétique aux États-Unis est de 84 913 dollars par an.
Qu'est-ce qu'un algorithme génétique en quelques mots ?
L'algorithme génétique est une méthode d'optimisation qui s'inspire de la sélection naturelle. L'idée de base est de commencer avec une population de solutions candidates (appelées individus ou chromosomes), puis d'appliquer des opérateurs tels que la mutation et le croisement pour générer de nouvelles solutions. Les nouvelles solutions sont ensuite évaluées, et les meilleures sont conservées et utilisées pour générer des solutions encore meilleures. Ce processus est répété jusqu'à ce qu'une solution satisfaisante soit trouvée.
Le principal avantage des algorithmes génétiques est qu'ils peuvent être appliqués à un large éventail de problèmes, y compris des problèmes difficiles ou impossibles à résoudre à l'aide de méthodes traditionnelles.