Algorithme de recherche évolutionnaire (Evolutionary Search) en C++- Explication, exemple et code

L'algorithme Evolutionary Search est une méthode d'optimisation basée sur le mécanisme de l'évolution naturelle. Cet algorithme simule le processus d'évolution des individus au sein d'une population à travers les générations pour trouver la meilleure solution à un problème.

Comment ça fonctionne

1. Initialisation de la population : créer une population initiale d'individus générés aléatoirement.
2. Évaluation : évaluer la qualité de chaque individu dans la population en fonction de la fonction objective ou des critères d'évaluation.
3. Sélection : sélectionnez un sous-ensemble des meilleurs individus de la population actuelle en fonction de probabilités ou de critères de sélection.
4. Évolution: créez une nouvelle génération en appliquant des opérations de croisement et de mutation aux individus sélectionnés.
5. Itération: répétez les étapes 2 à 4 sur plusieurs générations jusqu'à ce qu'une solution satisfaisante soit obtenue ou qu'un nombre prédéfini d'itérations soit atteint.

Exemple : Optimisation de la Fibonacci fonction à l'aide de la recherche évolutive

Considérons le problème d'optimisation de la Fibonacci fonction F(x) = F(x-1) + F(x-2) avec F(0) = 0, F(1) = 1. On veut trouver la valeur de x pour laquelle F(x) est maximisé. La méthode de recherche évolutive peut générer une population de valeurs x aléatoires, les faire évoluer sur plusieurs générations pour trouver la valeur x optimale.

Exemple de code en C++

#include <iostream>  
#include <vector>  
#include <cstdlib>  
#include <ctime>  
  
int fibonacci(int n) {  
    if(n <= 0) return 0;  
    if(n == 1) return 1;  
    return fibonacci(n- 1) + fibonacci(n- 2);  
}  
  
int evolutionSearchFibonacci(int populationSize, int numGenerations) {  
    srand(time(0));  
  
    std::vector<int> population(populationSize);  
    for(int i = 0; i < populationSize; ++i) {  
        population[i] = rand() % populationSize;  
    }  
  
    for(int gen = 0; gen < numGenerations; ++gen) {  
        int bestIndex = 0;  
        for(int i = 1; i < populationSize; ++i) {  
            if(fibonacci(population[i]) > fibonacci(population[bestIndex])) {  
                bestIndex = i;  
            }  
        }  
  
        // Crossover and mutation operations can be applied here  
  
        // Example: Replace the worst individual with the best individual  
        population[0] = population[bestIndex];  
    }  
  
    return population[0];  
}  
  
int main() {  
    int populationSize = 50;  
    int numGenerations = 100;  
    int result = evolutionSearchFibonacci(populationSize, numGenerations);  
  
    std::cout << "Optimal x for maximum Fibonacci value: " << result << std::endl;  
  
    return 0;  
}  

Dans cet exemple, nous utilisons la méthode Evolutionary Search pour optimiser la Fibonacci fonction. Nous générons une population de valeurs x aléatoires, les faisons évoluer à travers les générations en sélectionnant les meilleurs individus et en appliquant des opérations de croisement et de mutation.