Algorithme évolutionniste
Un algorithme évolutionniste (ou evolutionnary algorithm) est un sous-ensemble du calcul évolutif, basé sur la optimisation algorithme métaheuristique.
Une EA utilise des mécanismes inspirés par l'évolution biologique, tels que la reproduction, la mutation, la recombinaison et la sélection. Les solutions candidates au problème d'optimisation jouent le rôle d'individus dans une population, et la fonction de mise en forme détermine la qualité des solutions (voir aussi la fonction de perte). L'évolution de la population a ensuite lieu après l'application répétée des opérateurs susmentionnés.
Ce sont donc des méthodes de calcul bioinspirées. L'idée est de faire évoluer un ensemble de solutions à un problème donné, dans l'optique de trouver les meilleurs résultats. Ce sont des algorithmes dits stochastiques, car ils utilisent itérativement des processus aléatoires.
La grande majorité de ces méthodes sont utilisées pour résoudre des problèmes d'optimisation, elles sont en cela des métaheuristiques, bien que le cadre général ne soit pas nécessairement dédié aux algorithmes d'optimisation au sens strict1. On les classe également parmi les méthodes d'intelligence computationnelle.
