Homologie en Programmation Génétique
Application à la résolution d''un problème inverse
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Les Algorithmes Evolutionnaires (AE) 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. La Programmation Génétique (PG) est un AE dont l'objectif est la recherche automatique de programmes. L'opérateur de croisement est souvent considéré comme le plus important et constitue un axe de recherche majeur en PG. Cet opérateur recombine aléatoirement des sous-parties de programmes sans tenir compte du contexte. Inspirés par la re...
Les Algorithmes Evolutionnaires (AE) 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. La Programmation Génétique (PG) est un AE dont l'objectif est la recherche automatique de programmes. L'opérateur de croisement est souvent considéré comme le plus important et constitue un axe de recherche majeur en PG. Cet opérateur recombine aléatoirement des sous-parties de programmes sans tenir compte du contexte. Inspirés par la recombinaison homologue de l'ADN, nous définissons, le Croisement par Maximum d'Homologie (CMH). A partir d'une mesure de similarité entre les expressions a recombiner, le CMH favorise les échanges qui respectent les structures communes préexistantes. Dans un premier temps, nous étudions les propriétés théoriques remarquables du CMH; puis, nous déterminons expérimentalement son paramétrage et ses propriétés dynamiques. En partant des différents résultats obtenus, nous appliquons notre méthode a la résolution d'un problème inverse complexe, l'inversion des composantes atmosphériques.
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