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Date d'ouverture Chapitres et unités
11/05/2015 Chapitre 1 - Introduction aux problèmes d’optimisation
  1. Problématique
  2. Espaces de recherche et méthodes locales
  3. Recherche globale
  4. No Free Lunch theorem
  5. Systèmes complexes et évolution artificielle
18/05/2015 Chapitre 2 - Algorithmes évolutionnaires
  1. Algorithmes évolutionnaires
  2. Exemple d’évolution artificielle
  3. Initialisation et recombinaison
  4. Mutation
  5.Opérateurs de sélection par roulette
  6. Opérateurs de sélection par tournoi
25/05/2015 7. Paradigmes évolutionnaires et paramétrage
  8. Algorithmes hybrides métaheuristiques
  9. Autres algorithmes évolutionnaires : Differential Evolution
  Chapitre 3 - Plateforme EASEA
  1. Installation de la plateforme EASEA
  2. Un AE en 8mn grâce à EASEA
01/06/2015 Chapitre 4 - Programmation Génétique
  1. Programmation Génétique
  2. Opérateurs génétiques et paramétrage
  3. Points singuliers et sur-apprentissage
  4. Introns et Bloat
  5. Programmation Génétique Avancée
08/06/2015 Chapitre 5 - Proposition d’un projet
  Résolution d'un problème combinatoire
  Chapitre 6 - Optimisation multi-critères
  1. Problèmes multi-critères
  2. Optimisation multi-critères
  3. NSGA 1 et 2
15/06/2015 Chapitre 7 - Parallélisation
  1. Cartes GPGPU et évolution artificielle
  2. Parallélisation d’un Algorithme Evolutionnaire à l’identique
  3. Parallélisation de programmation génétique à l’identique
  4. Sélection parallèle sans remise
  5. Parallélisation de l’évaluation seule
22/06/2015 6. Etude de la parallélisation
  7. Parallélisation de l’évolution artificielle multi-critères
  8. Comprendre l’émergence
  9. Parallélisme émergent en îlots
  10. Parallélisme en îlots avec EASEA
29/06/2015 Chapitre 8 - Conclusion
  1. Théorie des Schémas
  2. Effort calculatoire
  3. Une nouvelle intelligence artificielle ?
  4. Conclusion sur l’évolution artificielle (critères de choix, eve)