Introduction aux Algorithmes Génétiques Introduction aux Algorithmes génétiques. La physique, la biologie, mais aussi l'économie ou la sociologie sont couramment confrontées au problème classique de l'optimisation. "L'économie d'intention scientifique" comme l'appelait François Perroux, le dernier grand économiste français, s'est même fait une spécialité de la résolution de ce type de problème1. D'une manière générale, une partie importante des développements mathématiques au cours notamment du XVIIIéme Siècle a été consacrée à ce sujet (souvenez vous de vos cours d'analyse de Terminale et de ces incessantes questions sur l'annulation de la dérivée d'une fonction !). Les méthodes purement analytiques ont largement fait leurs preuves. Elles souffrent toutefois d'une faiblesse rédhibitoire : le monde n'est que très exceptionnellement régi par ces magnifiques fonctions continues et dérivables auxquelles nous ont habitué nos professeurs2. A- Evolution et optimisation. Basilosaurus Nageoire d'un Tursiops Conclusion 3- S.J. 11- S.R.
Fonctionnement d'un réseau de neurones Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un réseau de neurones artificiels est un modèle de calcul dont la conception est très schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d’apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien. Ils sont placés d’une part dans la famille des applications statistiques, qu’ils enrichissent avec un ensemble de paradigmes [1] permettant de créer des classifications rapides (réseaux de Kohonen en particulier), et d’autre part dans la famille des méthodes de l’intelligence artificielle auxquelles ils fournissent un mécanisme perceptif indépendant des idées propres de l'implémenteur, et fournissant des informations d'entrée au raisonnement logique formel. En modélisation des circuits biologiques, ils permettent de tester quelques hypothèses fonctionnelles issues de la neurophysiologie, ou encore les conséquences de ces hypothèses pour les comparer au réel.
Genetic algorithm The 2006 NASA ST5 spacecraft antenna. This complicated shape was found by an evolutionary computer design program to create the best radiation pattern. Genetic algorithms find application in bioinformatics, phylogenetics, computational science, engineering, economics, chemistry, manufacturing, mathematics, physics, pharmacometrics and other fields. Methodology[edit] In a genetic algorithm, a population of candidate solutions (called individuals, creatures, or phenotypes) to an optimization problem is evolved toward better solutions. Each candidate solution has a set of properties (its chromosomes or genotype) which can be mutated and altered; traditionally, solutions are represented in binary as strings of 0s and 1s, but other encodings are also possible. A typical genetic algorithm requires: a genetic representation of the solution domain,a fitness function to evaluate the solution domain. Initialization of genetic algorithm[edit] Selection[edit] Genetic operators[edit] Termination[edit]
International Mathematics and Statistics Library Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Logo d'IMSL. En avril 2010, la nouvelle version d'IMSL C# permet à son tour de profiter des systèmes à Microprocesseur multi-cœur en s'appuyant sur la TPL du Framework .NET 4.0. En octobre 2010, IMSL Fortran 7.0 propose aux développeurs de bénéficier des performances des GPU NVIDIA en intégrant des appels "transparents" aux BLAS CUDA, la séquence d'appel aux routines IMSL restant inchangée. Versions[modifier | modifier le code] IMSL C Library 8.0 - novembre 2011[5]IMSL C# Library 6.5 - avril 2010[6]IMSL Fortran Library 7.0 - octobre 2010JMSL Library 6.1 - août 2010[7]PyIMSL Studio 1.5 - août 2009[8]PyIMSL wrappers 1.5 - août 2009 Fonctionnalités mathématiques et statistiques[modifier | modifier le code] Les bibliothèques IMSL contiennent les fonctionnalités mathématiques et statistiques suivantes : Calcul Mathématique[modifier | modifier le code] Calcul Statistique[modifier | modifier le code] Plateformes Disponibles[modifier | modifier le code] T.
Tutoriel Algorithmes génétiques - Club des décideurs et professi Dans notre exemple, nous ne pouvons pas juste prendre des morceaux des individus parents pour créer les individus enfants. Il faut que les nouveaux individus créés conservent la forme d'une solution potentielle. Ils doivent donc posséder chacune des villes une seule fois. La méthode de croisement que je propose pour ce problème est la suivante : on commence à faire un croisement "simple" entre deux individus, puis on corrige les individus créés pour qu'ils aient la forme d'une solution. De même le deuxième enfant passerait de {D,A,F,J,C,F,G,H,I,J} à {D,A,F,J,C,B,G,H,I,E} ou à {D,A,F,J,C,E,G,H,I,B}
Machine d'apprentissage pour le datamining : Weka An exciting and potentially far-reaching development in computer science is the invention and application of methods of machine learning (ML). These enable a computer program to automatically analyse a large body of data and decide what information is most relevant. This crystallised information can then be used to automatically make predictions or to help people make decisions faster and more accurately. Project Objectives Our objectives are to make ML techniques generally available; apply them to practical problems that matter to New Zealand industry; develop new machine learning algorithms and give them to the world; contribute to a theoretical framework for the field. Software Our team has incorporated several standard ML techniques into a software "workbench" called WEKA, for Waikato Environment for Knowledge Analysis.
Utilizing Genetic Algorithms to Identify Potential Software Performance Opportunities – Blogs Tech Project #1: Utilizing Genetic Algorithms to Identify Potential Software Performance Opportunities In these blogs, I would like to discuss some of our failed technical projects at Intel in order to share some of the lessons we have learned. I am a believer that you learn just as much from your failures as from successes…so in these projects we learned a lot. This tech project ended back in 2004 and was absolutely fascinating. The parent and newly created children binaries were then compared in a bout of performance. One example of the random changes which was applied was a temporal locality hint which can be applied to loads or stores on the Itanium architecture. a) ld8 [r23] // Before temporal locality hint is applied as a mutation b) ld8.nta [r23] // After a temporal locality hint is applied as a mutation If this change increases the performance of the binary then that binary will win in the next contest and become the new parent binary…moved to the next round.
Réseau bayésien Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un réseau bayésien est en informatique et en statistique un modèle graphique probabiliste représentant des variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, ils sont à la fois : Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe. L'intérêt particulier des réseaux bayésiens est de tenir compte simultanément de connaissances a priori d'experts (dans le graphe) et de l'expérience contenue dans les données. Intuition[modifier | modifier le code] Un exemple très simple dans la modélisation des risques[modifier | modifier le code] Un opérateur travaillant sur une machine risque de se blesser s’il l’utilise mal. Bien sûr, ces facteurs ne permettent pas de créer un modèle déterministe. La figure 1 ci-dessous représente la structure de causalité de ce modèle (graphe). Fig. 1 : structure de causalité. Construire un réseau bayésien, c'est donc : et avec [8],[9].
GAlib: Matthew's Genetic Algorithms Library Présentation du datamining Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. L'utilisation industrielle ou opérationnelle de ce savoir dans le monde professionnel permet de résoudre des problèmes très divers, allant de la gestion de la relation client à la maintenance préventive, en passant par la détection de fraudes ou encore l'optimisation de sites web. C'est aussi le mode de travail du datajournalisme[1]. L'exploration de données[2] fait suite, dans l'escalade de l'exploitation des données de l'entreprise, à l'informatique décisionnelle. Celle-ci permet de constater un fait, tel que le chiffre d'affaires, et de l'expliquer comme le chiffre d'affaires décliné par produits, tandis que l'exploration de données permet de classer les faits et de les prévoir dans une certaine mesure [Note 2] ou encore de les éclairer en révélant par exemple les variables ou paramètres qui pourraient faire comprendre pourquoi le chiffre d'affaires de tel point de vente est supérieur à celui de tel autre.