03 - Algorithme génétique

Ce n'est pas la plus forte ni la plus intelligente des espèces qui survivra, mais celle qui sera la plus apte à changer.
It is not the strongest of the species that survives, nor the most intelligent, but the one most responsive to change. (Charles Darwin)

Principe schématique d'un algorithme génétique
Schematic principle of a genetic algorithm

Les algorithmes génétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Ils permettent d'approcher la ou les solutions d'un problème d'optimisation en appliquant la notion de sélection naturelle.

L’algorithme crée un panel de solutions initiales aléatoire  (genèse). Cette population est analysée et triée selon un critère de performance (sélection), la population « élite » est conservée, subit des modifications (mutations) puis est croisée avec elle-même (reproduction) pour donner naissance à une nouvelle population « élite » plus performante. Ensuite la boucle (Sélection, reproduction, Mutation) est répétée jusque tendre vers la solution au problème.

Genetic algorithms belong to the family of evolutionary algorithms. They allow to approach a or many solutions of an optimization problem by applying the concept of natural selection.

The algorithm creates a panel of random initial solutions (genesis). This population is analyzed and sorted according to a performance criterion (selection), the "elite" population is retained, submitted to some changes (mutations) and then is crossed with itself (reproduction) to give birth to a new population "elite" with a higher performance. Then the loop (selection, reproduction, mutation) is repeated until tending to the solution of the problem.

L'outil de base d'algorithme génétique dans grasshopper est galapagos (en cours de résolution de système sur l'image)
The basic genetic algorithm in grasshopper is galapagos (the picture show the work in progress)