Algorithme Génétique Déterministe — Optimisation Évolutionniste Sans Aléatoire
Un Algorithme Génétique Déterministe (AGD) applique le cadre structurel du calcul évolutionniste — population, sélection, croisement et remplacement — en utilisant des opérateurs entièrement déterministes et des règles de décision fixes au lieu d'un échantillonnage stochastique. En éliminant l'aléatoire, l'algorithme devient entièrement reproductible : le faire fonctionner deux fois sur le même problème produit des solutions identiques, le rendant traitable pour des études comparatives rigoureuses, des études de reproductibilité et des systèmes où la stochasticité est indésirable.
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Sources
- Goldberg, D. E. (1989). Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, Reading, MA. ISBN: 9780201157673
- Mahfoud, S. W. (1995). Niching methods for genetic algorithms. IlliGAL Report No. 95001, University of Illinois at Urbana-Champaign. link ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Genetic Algorithm — Evolutionary optimization with deterministic selection and operators. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/simulation/deterministic-genetic-algorithm
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