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Algorithme volutionnaire tats Pour l''optimisation Difficile
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Les Algorithmes Évolutionnaires (AEs) sont des méthodes de recherche inspirées par la théorie darwinienne de l'évolution. La définition des paramčtres ou l'attribution de leurs propres valeurs ont une influence cruciale sur les performances de l'algorithme. Trouver une configuration appropriée pour un AE est un grand défi. Dans la premičre partie, nous exposons la problématique du réglage/contrôle des paramčtres ainsi que les principales heuristiques existantes. Dans la deuxičme, nous proposons deux méthodes pour le contrôle dynamique des paramčtres associés ŕ la représentation des solutions. Dans la troisičme, nous proposons l'algorithme évolutionnaire ŕ états (SEA); cette variante parallčle des AEs gčre plusieurs AEs afin de contrôler dynamiquement les paramčtres au cours du processus d'optimisation. Dans la derničre
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