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M atthieu CHOUTEAU. Y ohann HUBERT. C hristophe PANNEAU. E stelle FILMON. Environnement pour les algorithmes génétiques. Mr SAUBION – Février 2003. Introduction. Algorithmes génétiques. Bibliothèque. Myce Editor. Conclusion. 1. Analyse et modélisation. Introduction. - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Environnement pourles algorithmes
génétiques
Matthieu CHOUTEAU
Yohann HUBERT
Christophe PANNEAU
Estelle FILMON
Mr SAUBION – Février 2003
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
1
Introduction
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
• Analyse et modélisation
• Définition des besoins :
Bibliothèque pour expérimenter des méthodes d’algorithmes génétiques
• Contraintes :
Éditeur graphique de scénarios
Respecter un planning
Compilation dans l’éditeur
Simplicité d’utilisation de la bibliothèque
2
Algorithmes génétiques
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
• Basés sur les principes de sélection de Darwin
• Processus du cycle de l’évolution
• Résoudre différents problèmes
3
Algorithmes Génétiques
Introduction
Description des besoins
Algorithmes Génétiques
Spécification
Maquette de l’éditeur
Conclusion
Création de la population
Solution acceptable ?
Sélection des meilleurs individus à conserver
croisements Nouvelle génération
Solution retenueouiTri des individus
sur la fonction d’évaluation
non
4
Algorithmes génétiques
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Création d’une population
Évaluation des individus
Sélection des parents
Recombinaison des gênes
Sélection des survivants
Accéder au ième individu
Changer la valeur d’un gêne
Ajout d’un individu dans une population
• Les fonctions principales
• Des fonctions secondaires
5
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population P
10110010110.6
6
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
7
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
}
8
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population P
Sélection des 10 meilleurs individus
9
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
P->Select(10);
}
10
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
P->Select(10);
for (int j=0;j<10;j++) {
}
}
11
Nouvelle population P
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Individu X
10110010110.6
12
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
P->Select(10);
for (int j=0;j<10;j++) {
X = P->Choose(0);
}
}
13
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Nouvelle population P
Individu X
10110010110.6
00011100110.5
Individu Y
14
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
P->Select(10);
for (int j=0;j<10;j++) {
X = P->Choose(0);
Y = P->Choose(0);
}
}
15
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Nouvelle population P
Individu X
10110010110.6
Individu Y
00011100110.5croisement
10111100110.7 Individu Z
16
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
P->Select(10);
for (int j=0;j<10;j++) {
X = P->Choose(0);
Y = P->Choose(0);
Z = P->Cross(X,Y);
}
}
17
10111100110.7
11111011110.9
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Nouvelle population P
Individu ZTabou
18
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
P->Select(10);
for (int j=0;j<10;j++) {
X = P->Choose(0);
Y = P->Choose(0);
Z = P->Cross(X,Y);
Z = P->Tabou(Z,10,5);
}
}
19
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Nouvelle population P
0.9 Individu Z
1111101111
20
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
P->Select(10);
for (int j=0;j<10;j++) {
X = P->Choose(0);
Y = P->Choose(0);
Z = P->Cross(X,Y);
Z = P->Tabou(Z,10,5);
P->ajouterIndividu(Z);
}
}
21
Population P
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
22
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
P->Select(10);
for (int j=0;j<10;j++) {
X = P->Choose(0);
Y = P->Choose(0);
Z = P->Cross(X,Y);
Z = P->Tabou(Z,10,5);
P->ajouterIndividu(Z);
}
i++;
}
23
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population P
24
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
11111111111.0
Population P
Meilleur Individu
25
Bibliothèque
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
Population * P;
Individu * X, * Y, * Z;
P = new Population(30, 10);
int i=0;
while ( (i < 10000) && (P->Best()->getEvaluation() < 1) ) {
P->Select(10);
for (int j=0;j<10;j++) {
X = P->Choose(0);
Y = P->Choose(0);
Z = P->Cross(X,Y);
Z = P->Tabou(Z,10,5);
P->ajouterIndividu(Z);
}
i++;
}
P->Best()->AfficheIndividu(); 26
Myce Editor
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
27
Conclusion
Introduction
Algorithmes génétiques
Bibliothèque
Myce Editor
Conclusion
• Editeur adapté à l’expérimentation de méthodes d’algorithmes génétiques
• Phases de conception d’un projet
• Atteinte des objectifs
28
Environnement pourles algorithmes
génétiques
Matthieu CHOUTEAU
Yohann HUBERT
Christophe PANNEAU
Estelle FILMON
Mr SAUBION – Février 2003