Algorithmes génétiques pratiques en Python et MATLAB

Les algorithmes génétiques sont un sous-ensemble des algorithmes évolutifs qui sont principalement utilisés pour résoudre des problèmes d'optimisation. Ils travaillent en créant de manière itérative une population de solutions, en évaluant chaque solution, puis en sélectionnant les meilleures solutions pour créer la prochaine génération. Dans ce cours complet, vous apprendrez à implémenter des algorithmes génétiques à la fois en Python et en MATLAB. Vous commencerez par apprendre les concepts de base des AG, tels que les fonctions de sélection, de croisement, de mutation et de fitness. Ensuite, nous implémenterons des GA codés en binaire et en temps réel dans MATLAB. Dans la dernière rubrique, nous passons à Python et implémentons des algorithmes génétiques à partir de zéro dans le domaine des nombres réels.

Les algorithmes génétiques sont utiles car ils peuvent être utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes, même ceux qui sont trop complexes ou trop coûteux en termes de calcul pour d'autres méthodes. Les GA sont également très polyvalents et peuvent être appliqués à des problèmes dans divers domaines, tels que l'ingénierie, l'apprentissage automatique et la finance.

À la fin de ce cours, vous serez en mesure de comprendre les concepts fondamentaux des algorithmes génétiques, d'implémenter des algorithmes génétiques dans Python et MATLAB, et de vous préparer à appliquer des algorithmes génétiques pour résoudre divers problèmes d'optimisation du monde réel. Les GA constituent un ensemble de compétences précieux pour tous ceux qui travaillent dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle ou de l'ingénierie. En maîtrisant les GA, vous serez en mesure d'optimiser les solutions de manière efficiente et efficace. Imaginez pouvoir utiliser les GA pour concevoir de meilleurs algorithmes, affiner les réseaux neuronaux ou améliorer les processus métier. Avec les GA à votre disposition, les possibilités sont infinies.