Algorithmes génétiques pratiques en Python et MATLAB

Les algorithmes génétiques sont un sous-ensemble d'algorithmes évolutifs qui sont principalement utilisés pour résoudre les problèmes d'optimisation. Ils travaillent en créant de façon itérative une population de solutions, en évaluant chaque solution, puis en sélectionnant les meilleures solutions pour créer la génération suivante. Dans ce cours complet, vous apprendrez à implémenter les algorithmes génétiques en Python et en MATLAB. Vous commencerez par apprendre les concepts fondamentaux des AG, tels que la sélection, la crossover, la mutation et les fonctions de conditionnement physique. Ensuite, nous allons implémenter des GAs binaires et réels dans MATLAB. Dans le dernier sujet, nous basculons vers Python et implémons 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 pour d'autres méthodes. Les AG sont également très polyvalentes, et elles peuvent être appliquées à des problèmes dans divers domaines, tels que l'ingénierie, l'apprentissage automatique et la finance.

A la fin de ce cours, vous pourrez comprendre les concepts de base des algorithmes génétiques, implémenter des algorithmes génétiques en Python et en MATLAB, et être prêts à appliquer des algorithmes génétiques pour résoudre une variété de problèmes d'optimisation du monde réel. Les AG sont un jeu de compétences précieux pour quiconque travaille dans la science des données, l'intelligence artificielle ou l'ingénierie. En maîtrisant les AG, vous serez en mesure d'optimiser les solutions de manière efficace et efficiente. Imaginez être en mesure d'utiliser des GAs pour concevoir de meilleurs algorithmes, affiner les réseaux neuronaux ou améliorer les processus métier. Avec les GAs à votre disposition, les possibilités sont infinies.