- Algorithme génétique
- Un algorithme génétique est une technique de recherche inspirée de la théorie de l'évolution. On parle aussi d'évolution différentielle. Il commence par une population de solutions potentielles, qu'il évalue en fonction de leur aptitude. Puis il combine et fait muter pour produire de nouvelles solutions, le tout dans le but de trouver une solution optimale.
- Les algorithmes génétiques sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes. Ils sont considérés comme une forme d'intelligence artificielle évolutionniste.
Explication simplifiée
Imagine que tu es un développeur de jeux vidéo. Tu travailles sur un jeu de course automobile. Tu veux créer une intelligence artificielle (IA) qui puisse apprendre à conduire et à rivaliser avec les joueurs humains. Cependant, il y a beaucoup de façons différentes de conduire et d'optimiser les performances. De plus, il est difficile de programmer manuellement une IA capable de rivaliser avec des joueurs humains.
C'est là qu'interviennent les algorithmes génétiques !
Tu peux créer une population initiale d'IA pilotes, avec des comportements de conduite aléatoires.
Ensuite, tu fais rouler ces IA sur un circuit et tu évalues leurs performances en fonction de leur temps au tour, de leur capacité à éviter les obstacles, etc.
Les conducteurs les plus performants seront sélectionnés pour se reproduire. Pour cela, les algorithmes génétiques effectueront des opérations telles que le croisement (combiner les paramètres de deux conducteurs pour en créer un nouveau) et la mutation (apporter de petits changements aléatoires aux paramètres d'un conducteur) pour générer une nouvelle population d'IA conducteurs.
Ce processus est répété pendant plusieurs générations. Ainsi, les algorithmes génétiques continueront à optimiser les paramètres de conduite pour trouver la solution optimale.
Au final, tu obtiendras une IA pilote qui a appris à conduire de manière optimale et qui peut rivaliser avec des joueurs humains !
C'est ainsi que les algorithmes génétiques peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes complexes d'optimisation et d'apprentissage automatique dans des domaines tels que les jeux vidéo, la robotique, l'ingénierie et bien d'autres encore.
