Algo Génétiques pour l'optimisation

Comment ca marche : représentation génétique, fonction de fitness, population, selection, recombinaison, mutation, replacement et convergence. Comparaison avec d'autres méthodes comment la recherche aléatoire, le recuit simulé (simulated anealing), hill climbing... Extensions au parallelisme et applications

Matière

Machine learning & optimisation

Niveau

Intermédiaire

Langue

Anglais

Auteur(s)

Xavier Hüe

Origine

Edinburgh Parallel Computing Centre (University of Edinburgh)

Date de parution

février 1997

Format

PDF · 44 pages

Taille

178 Ko (181 900 octets)

Publié sur le site

22 septembre 2006