Un algorithme évolutionnaire est considéré comme un composant du calcul évolutionnaire en intelligence artificielle. Un algorithme évolutionnaire fonctionne par le biais d’un processus de sélection dans lequel les membres les moins adaptés de la population sont éliminés, tandis que les membres adaptés survivent et peuvent continuer jusqu’à ce que de meilleures solutions soient déterminées.

En d’autres termes, les algorithmes évolutionnaires sont des applications informatiques qui imitent les processus biologiques pour résoudre des problèmes complexes. Au fil du temps, les membres qui réussissent évoluent pour présenter la solution optimisée au problème.

3 types d’algorithmes évolutionnaires

Les algorithmes évolutionnaires utilisent des concepts de la biologie tels que la sélection, la reproduction et la mutation. Il existe trois types fondamentaux d’algorithmes évolutionnaires, à savoir :

– Algorithmes génétiques – Programmation évolutive – Stratégies évolutives

Contrairement aux techniques d’optimisation traditionnelles, les algorithmes évolutionnaires reposent sur un échantillonnage aléatoire. Un algorithme évolutionnaire dispose d’une population de solutions candidates, contrairement aux méthodes classiques qui tentent de maintenir une seule meilleure solution. Il existe deux conditions préalables aux algorithmes évolutionnaires :

Les conditions préalables 

– Les solutions candidates doivent être codées pour le problème.

– Une fonction d’aptitude doit renvoyer une valeur comprise entre 1 et 100 afin que les algorithmes évolutionnaires puissent être mieux appliqués aux problèmes.

Les avantages et inconvénients de l’algorithme évolutionnaire

Les algorithmes évolutionnaires présentent de nombreux avantages. L’un des principaux avantages est le gain de flexibilité, car la plupart des concepts d’algorithmes évolutionnaires sont adaptés aux problèmes complexes. La plupart des algorithmes évolutionnaires sont capables de satisfaire l’objectif. Une meilleure optimisation est possible avec les algorithmes évolutionnaires car la population de solutions empêche l’algorithme de s’enfermer dans une solution particulière.

Certains inconvénients sont associés aux algorithmes évolutionnaires. Premièrement, la solution fournie par un algorithme évolutionnaire n’est meilleure que par rapport aux autres solutions connues. Ainsi, l’algorithme ne peut pas prouver qu’une solution est complètement optimale, mais seulement qu’elle est optimale par rapport aux autres résultats.