Discussion :

[nek_kro_kvlt]

Bonjour à tous, j'ai développé (ou du moins essayé) un algorithme génétique afin de trouver les paramètres les plus efficaces pour un programme.
J'ai 60 Paramètres à optimiser. J'ai défini les valeurs de crossover a 50%, 10% D'élitisme, et 10% De mutations. Les individus mutants reçoivent entre 5 et 10 mutations chacun.
J'ai par ailleurs décidé de muter 10% de mes 50% d'individu cross. J'ai choisi ces valeurs, eh bien car ça me semblait bien (au pif quoi ).

Je voulais savoir s'il y avait une méthode autre que la pratique pour trouver les paramètres qui vont bien ?

De même pour le crossover, il semble y avoir plusieurs techniques (que j'ai appelées single / twice cut):



Pour le ou les point(s) où l'on coupe, est-il mieux de couper à un endroit fixe tous les individus, ou une valeur aléatoire pourrait être un plus ?

Et enfin, est-il mieux de privilegier les generations, ou la taille de la population de base ? (IE est-ce mieux d'avoir 300 individus sur 1000 Générations, ou 1000 individus sur 300 Générations).

Merci d'avance à tous