Algorithme Génétique Robuste — Optimisation Évolutionnaire en Incertitude

L'Algorithme Génétique Robuste (AGR) étend les algorithmes génétiques standards pour trouver des solutions qui performent bien non seulement au point de conception nominal, mais aussi lorsqu'elles sont soumises à l'incertitude des variables de décision, des paramètres ou des évaluations de fitness. En incorporant des mesures de robustesse explicites dans la pression de sélection, l'AGR équilibre l'optimalité et la sensibilité aux perturbations, ce qui le rend adapté à la conception technique, à la planification et à l'optimisation des politiques dans des conditions de variabilité réelles.