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- Les stratégies d'évolution forment une famille de métaheuristiques d'optimisation. Elles sont inspirées de la théorie de l'évolution, et appartiennent à ce titre à la classe des algorithmes évolutionnaires. La méthode est initialement proposée par Ingo Rencherberg en 1965, à l'université technique de Berlin, en Allemagne. Elle est, à ce titre, la première véritable métaheuristique et le premier algorithme évolutionnaire, bien avant le recuit simulé ou les algorithmes génétiques. La méthode est ensuite développée durant la fin des années 1960, principalement par les travaux de Ingo Rechenberg, P. Bienert et Hans-Paul Schwefel sur la conception de profils aérodynamiques. Par la suite, les stratégies d'évolutions (anglais : evolution strategies, allemand : Evolutionsstrategie, abrégé ES) sont utilisées sur des problèmes d'optimisation continus, discrets, contraints, multi-objectifs, etc. Dans sa version de base, l'algorithme manipule itérativement un ensemble de vecteurs de variables réelles à l'aide d'opérateurs de mutation et de sélection. L'étape de mutation est classiquement effectuée par l'ajout d'une valeur aléatoire tirée au sein d'une distribution normale. La sélection s'effectue par un choix déterministe des meilleurs individus, selon l'échelle de valeur de la fonction objectif. (fr)
- Les stratégies d'évolution forment une famille de métaheuristiques d'optimisation. Elles sont inspirées de la théorie de l'évolution, et appartiennent à ce titre à la classe des algorithmes évolutionnaires. La méthode est initialement proposée par Ingo Rencherberg en 1965, à l'université technique de Berlin, en Allemagne. Elle est, à ce titre, la première véritable métaheuristique et le premier algorithme évolutionnaire, bien avant le recuit simulé ou les algorithmes génétiques. La méthode est ensuite développée durant la fin des années 1960, principalement par les travaux de Ingo Rechenberg, P. Bienert et Hans-Paul Schwefel sur la conception de profils aérodynamiques. Par la suite, les stratégies d'évolutions (anglais : evolution strategies, allemand : Evolutionsstrategie, abrégé ES) sont utilisées sur des problèmes d'optimisation continus, discrets, contraints, multi-objectifs, etc. Dans sa version de base, l'algorithme manipule itérativement un ensemble de vecteurs de variables réelles à l'aide d'opérateurs de mutation et de sélection. L'étape de mutation est classiquement effectuée par l'ajout d'une valeur aléatoire tirée au sein d'une distribution normale. La sélection s'effectue par un choix déterministe des meilleurs individus, selon l'échelle de valeur de la fonction objectif. (fr)
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- Evolution Strategies (fr)
- Evolution and Optimum Seeking (fr)
- Evolutionsstrategie'94 (fr)
- The Theory of Evolution Strategies (fr)
- Reducing the Time Complexity of the Derandomized Evolution Strategy with Covariance Matrix Adaptation (fr)
- Completely Derandomized Self-Adaptation in Evolution Strategies (fr)
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- Les stratégies d'évolution forment une famille de métaheuristiques d'optimisation. Elles sont inspirées de la théorie de l'évolution, et appartiennent à ce titre à la classe des algorithmes évolutionnaires. Par la suite, les stratégies d'évolutions (anglais : evolution strategies, allemand : Evolutionsstrategie, abrégé ES) sont utilisées sur des problèmes d'optimisation continus, discrets, contraints, multi-objectifs, etc. (fr)
- Les stratégies d'évolution forment une famille de métaheuristiques d'optimisation. Elles sont inspirées de la théorie de l'évolution, et appartiennent à ce titre à la classe des algorithmes évolutionnaires. Par la suite, les stratégies d'évolutions (anglais : evolution strategies, allemand : Evolutionsstrategie, abrégé ES) sont utilisées sur des problèmes d'optimisation continus, discrets, contraints, multi-objectifs, etc. (fr)
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- Estrategia evolutiva (es)
- Estratégia evolutiva (pt)
- Stratégie d'évolution (fr)
- Еволюційна стратегія (uk)
- Эволюционная стратегия (ru)
- استراتيجية تطورية (ar)
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