Calcul évolutif
En informatique, le calcul évolutif est une famille d’algorithmes d’optimisation globale inspirés de l’évolution biologique et du sous-domaine de l’intelligence artificielle et de l’informatique douce qui étudient ces algorithmes. En termes techniques, il s’agit d’une famille de personnes qui résolvent des problèmes par essais et erreurs et qui ont un caractère d’optimisation métaheuristique ou stochastique.
Dans le calcul évolutif, un ensemble initial de solutions candidates est généré et mis à jour de manière itérative . Chaque nouvelle génération est produite en éliminant stochastiquement moins de solutions souhaitées et en introduisant de petites modifications aléatoires. Dans la terminologie biologique, une population de solutions est soumise à la sélection naturelle (ou sélection artificielle) et à la mutation.
En conséquence, la population va progressivement évoluer pour augmenter en condition physique, dans ce cas, le choix fonction de remise en forme de l'algorithme.
Les techniques de calcul évolutives peuvent produire des solutions hautement optimisées dans un large éventail de problèmes, ce qui les rend populaires en informatique . Il existe de nombreuses variantes et extensions, adaptées à des familles plus spécifiques de problèmes et de structures de données. Le calcul évolutif est également parfois utilisé en biologie évolutive comme procédure expérimentale in silico pour étudier les aspects communs des processus évolutifs généraux.
