Algorithmes génétiques
Dans les algorithmes génétiques et le calcul évolutif, le crossover, également appelé recombinaison, est un opérateur génétique utilisé pour combiner les informations génétiques de deux parents afin de générer une nouvelle progéniture.
Il Le crossover est une façon stochastique de générer de nouvelles solutions à partir d’une population existante et analogue au croisement qui se produit lors de la reproduction sexuée en biologie . Des solutions peuvent également être générées en clonant une solution existante, ce qui est analogue à une reproduction asexuée . Les solutions nouvellement générées sont généralement mutées avant d'être ajoutées à la population.
Différents algorithmes de calcul évolutif peuvent utiliser différentes structures de données pour stocker des informations génétiques, et chaque représentation génétique peut être recombinée avec différents opérateurs de croisement. Les structures de données typiques pouvant être recombinées avec un croisement sont des tableaux de bits, des vecteurs de nombres réels ou des arbres .
