Les Algorithmes Évolutionnaires (AEs) sont des méthodes de recherche inspirées par la théorie darwinienne de l'évolution, travaillant sur une population de solutions potentielles, par itération de phases de sélections et de variations aléatoires. Bien que les AEs soient reconnus comme des méthodes compétitives sur des problèmes de grande taille, ils sont sujets à un certain nombre de critiques tel celui du réglage/contrôle des paramètres. Par réglage, nous entendons l'approche qui consiste à trouver des valeurs satisfaisantes pour les paramètres avant l'exécution de l'algorithme. Notre contribution au vaste domaine de l'optimisation concerne le réglage automatique des paramètres selon le problème. Dans ce travail, nous proposons deux méthodes pour le contrôle dynamique des paramètres associés à la représentation des solutions. Nous présentons aussi une instance du SEA qui intègre différents taux de mutation afin d'adapter le meilleur taux à la recherche. Cette nouvelle instance est testée sur le problème du sac à dos multidimensionnel. Des résultats comparables ont été obtenus, ce qui prouve que le SEA est capable de contrôler dynamiquement le compromis exploration/exploitation.
Il n'y a pas encore de discussion sur ce livre
Soyez le premier à en lancer une !
Des incontournables et des révélations viendront s'ajouter à cette liste au fil des semaines !
A gagner : des exemplaires de cette BD jeunesse sur fond de légendes celtiques !
L'autrice coréenne nous raconte l'histoire de son pays à travers l’opposition et l’attirance de deux jeunes adolescents que tout oppose
Mêlant la folie à l’amour, l’auteur nous offre le portrait saisissant d’une « femme étrange » bousculant les normes binaires de l’identité sexuelle
