Algorithmes évolutionnaires

Les algorithmes évolutionnaires sont une classe de méthodes d'optimisation qui simulent la sélection naturelle et les mécanismes génétiques, visant à améliorer itérativement la qualité des solutions candidates pour atteindre des solutions optimales ou quasi-optimales. Leur objectif principal est de résoudre des problèmes d'optimisation complexes, en particulier dans des scénarios avec de grands espaces de recherche, des non-linéarités ou de multiples optima locaux. Les algorithmes évolutionnaires effectuent une exploration efficace dans des espaces de solutions multiples grâce à des opérations telles que la sélection, le croisement et la mutation, démontrant ainsi une forte robustesse et adaptabilité. Ces algorithmes sont largement utilisés dans des domaines tels que la conception d'ingénierie, l'apprentissage automatique et l'optimisation combinatoire, permettant de traiter efficacement des problèmes auxquels les méthodes d'optimisation traditionnelles peinent à faire face.