Discussion :

[kwatz]

Bonjour,

J'utilise un algo génétique -fait maison- codé en matlab et je souhaite obtenir la conductivité thermique. Tout roule, à priori pas de soucis de code, mais plutôt lié au principe même de l'algo génétique.

Savez vous si il existe une "relation" entre le nombre de paramètres qu'on cherche à identifier et le nombre d'individus idéal et le nombre de générations? J'avoue que cette question aurait autant sa place dans un forum de maths appliquées... mais j'imagine que je ne suis pas le premier à utiliser un algo gen à se poser la question!

Merci d'avance!

[Franck Dernoncourt]

Une population grande permet d'avoir une diversité importante, pourvu qu'il n'y ait pas de genetic drift, tandis que un nombre de générations élevé permet de mieux optimiser localement chaque individu.

[kwatz]

Je ne comprends pas bien la notion de "genetic drift". Qu'est-ce?

J'ai mal formulé ma première question, existe-t-il un couple <individus;générations> en fonction du nombre de paramètres au delà duquel on calcul pour rien?

[Franck Dernoncourt]

Je ne comprends pas bien la notion de "genetic drift". Qu'est-ce?

genetic drift = convergence vers un optimum local.
Il existe des méthodes pour maintenir une certaine diversité au sein de la population, afin de faire face au genetic drift souvent constaté, à l'instar de la sélection naturelle qui a vu se former des sous-groupes grâce aux contraintes géographiques. On peut ainsi trouver autant d’optima locaux que de sous-groupes, permettant ainsi d'obtenir de meilleurs résultats sur les problèmes multimodaux en se rapprochant ainsi de l'optimum global.

J'ai mal formulé ma première question, existe-t-il un couple <individus;générations> en fonction du nombre de paramètres au delà duquel on calcul pour rien?

Non, beaucoup d'autres paramètres sont à prendre en compte, comme par exemple les opérateurs de mutation, les opérateurs de croisement, plage de valeurs des paramètres, etc.
En pratique, on définit souvent des règles du genre "si lors des 10 dernières générations il n'y a eu aucune amélioration, alors on arrête". Souvent également, on se limite simplement à la puissance computationnelle que l'on a sous la main

[kwatz]

Et bien merci beaucoup pour ces explications! En fait, avec les algo génétiques, grosso modo, on fait c'qu'on peut ...

[Franck Dernoncourt]

Le livre Introduction To Evolutionary Computing - A.Eiben,J.Smith (2003) te donnera une compréhension plus fine des algorithmes génétiques, mais effectivement le côté pratique est souvent prépondérant sur le côté théorique.

Une figure qui illustre mes propos précédents sur la différence d'impact entre population et génération: