Les algorithmes évolutionnaires sont un type d’algorithmes informatiques basés sur les principes de la sélection naturelle et des algorithmes génétiques. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes dans divers domaines, de l’optimisation et de l’apprentissage automatique à l’intelligence artificielle et à la robotique.
Les algorithmes évolutionnistes s’inspirent du concept de sélection naturelle et utilisent les mêmes principes pour tenter de trouver une solution suffisamment bonne dans un vaste espace de recherche. L'algorithme commence par un ensemble de solutions aléatoires et utilise des méthodes telles que le croisement, la mutation et la sélection pour les améliorer. Ces algorithmes ne garantissent pas une solution optimale et peuvent être utilisés conjointement avec d'autres techniques, telles que l'heuristique, pour obtenir de meilleurs résultats.
Les algorithmes évolutionnaires sont utilisés dans divers domaines, comme l’intelligence artificielle, la robotique, la finance, l’ingénierie et les sciences médicales. Dans de nombreux cas, ils sont utilisés pour optimiser des paramètres ou concevoir des structures dans des problèmes complexes. Ils peuvent également être utilisés pour résoudre des problèmes ayant des objectifs multiples, comme minimiser un ensemble d’objectifs contradictoires.
Le principal inconvénient des algorithmes évolutionnaires est qu’ils sont coûteux en termes de calcul, car ils nécessitent plusieurs passages dans l’espace de recherche afin d’explorer diverses solutions. De plus, les résultats ne sont généralement pas optimaux et peuvent prendre trop de temps pour certains types de problèmes.
Malgré cette limitation, les algorithmes évolutionnaires sont largement utilisés dans une variété de domaines et de problèmes en raison de leur capacité à produire rapidement et efficacement des solutions suffisamment bonnes.
