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Les algorithmes génétiques dans tous leurs états

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Présentation des algorithmes génétiques, appartenant à la famille des algorithmes évolutionnistes. Ils permettent d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable.Des exemples ludiques d'application seront présentés ("tobeornottobe', smart rockets) afin d'illustrer leur comportement.

Human Talks Paris du 11 octobre 2016 à Prestashop

Liens:

- Domaine application Marketing, détermination des meilleures implantations de sites touristiques : https://goo.gl/aCc9SJ
- Domaine application Astronautique, détection d’orbites de satellite : https://goo.gl/eauC32
- Domaines d'applications : https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_genetic_algorithm_applications

Vidéos:
- Smart Rockets : http://dl.genetic.io/demo/SmartRockets.mp4
- TOBEORNOTTOBE : http://dl.genetic.io/demo/ToBeOrNotToBe.mp4

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Les algorithmes génétiques dans tous leurs états

  1. 1. GeneticioMake something of your big data Use genetic algorithms to reach your business goals Les algorithmes génétiques dans tous leurs états
  2. 2. Geneticio • Autodidacte, passionné de développement. • Java, Cassandra, Spark, JPPF. • @jsebrien, julien.sebrien@genetic.io • Développe et distribue des solutions IT (SaaS, On Premise) permettant l’implémentation d'algorithmes génétiques, permettant l’optimisation de processus métiers. • Architecture nativement distribuée. • Multi-plateforme (Windows, Unix, Mac), polyglotte (Java, Scala, Python, Javascript, R). Geneticio Make something of your big data Julien Sebrien Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  3. 3. Domaines d’applications • Appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. • Permettent d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Geneticio Make something of your big data Définition Marketing Détermination des meilleures implantations de sites touristiques : https://goo.gl/aCc9SJ Détection d’orbites de satellite : https://goo.gl/eauC32 Astronautique Et bien d’autres : Imagerie, Linguistique: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_genetic_algorithm_applications Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  4. 4. Déroulement Sélection Croisement Mutation Evaluation Terminé ? Non Génération de la population initiale FIN Oui Geneticio Make something of your big data Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  5. 5. Sélection Geneticio Make something of your big data Plusieurs manières de sélectionner des individus existent: proportion au score de fitness, Tournoi, Classement, etc. Exemple Tournoi : • Sélectionne aléatoirement 2 individus de la population. • Génère une valeur aléatoire afin de décider si l’on sélectionne l’individu le plus faible ou le plus fort (selon leur score). • Ajoute l’individu choisi à la sélection courante. Les 2 individus précédents sont ré-insérés dans la population initiale afin de pouvoir être re-sélectionnés par la suite. Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  6. 6. Croisement Geneticio Make something of your big data   NE N E NE S W SW E     E NE N NW W E E NW     NE N E NE S E E NW     E NE N NW W W SW E   parent 1 parent 2 enfant 1 enfant 2 1 point de croisement 1 point de croisement Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  7. 7. Mutation Geneticio Make something of your big data • Injecte de la diversité au sein de la population, permettant de réduire le risque de stagner au sein d’un optimum local. • Taux de mutation de l'ordre de 1%. … W … … E … enfant 2 Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  8. 8. Evaluation Geneticio Make something of your big data • Fonction de fitness, évaluant la qualité de chaque individu, son adaptation au contexte du problème donné. • Le score attribué est idéalement indépendant des autres individus de la population. • Primordial afin d’accroître la probabilité de convergence de l'algorithme. Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  9. 9. Terminaison Geneticio Make something of your big data L’algorithme se termine si l’une des conditions de terminaison suivantes est satisfaite: • Un nombre maximum d’itérations de générations est atteint. • Un candidat a un score de fitness supérieur ou égal à un seuil préalablement défini. • L’algorithme s’exécute depuis une trop longue durée. • Etc. Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  10. 10. Cas « TOBEORNOTTOBE » Geneticio Make something of your big data Modélisation: • Génome initial constitué d’une séquence de 13 caractères, générés aléatoirement. Fonction de fitness: • Somme des écarts entre la lettre du génome et la lettre cible, à chaque position:  Score = 131 Génome C Q Y T C Z K I H U E I T Cible T O B E O R N O T T O B E Ecart (valeur absolue) 17 2 23 15 12 8 3 6 12 1 10 7 15 Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  11. 11. Exécution Geneticio Make something of your big data Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  12. 12. Cas « Smart Rockets » Geneticio Make something of your big data Modélisation: • Une séquence de 300 vecteurs d’accélération unitaires sur un plan 2D. Fonction de fitness: • Le score d’un individu sera d’autant plus élevé qu’il est proche de la cible, à la fin de son mouvement. • Le score d’un individu sera fortement pénalisé s’il touche l’obstacle, au cours de son mouvement.  Score = 1/ R (avec R=distance restante par rapport à la cible) ; si Obstacle touché, Score = Score / 4 ! Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  13. 13. Exécution Geneticio Make something of your big data Human Talks Paris, 11 octobre 2016
  14. 14. Questions? Demo ! genetic.io/fr/demo Twitter : @geneticio Mail : contact@genetic.io Web : genetic.io/fr GeneticioMake something of your big data

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