 Limbola likanisi ya ba algorithmes évolutionnaires
Ba algorithmes évolutionnaires ezali sous-ensemble ya intelligence artificielle mpe ekoti na catégorie ya ba algorithmes ya optimisation heuristic. Liloba "évolutionnaire" na contexte oyo ezali kolobela processus ya évolution biologique, oyo ba algorithmes oyo elukaka ko modeler pe ko simuler. Likanisi ya moboko oyo ezali nsima ya algorithmes évolutionnaire ezali ya komekola ndenge oyo bato basalaka mpo na koluka kosilisa mikakatano. Ba algorithmes oyo esalaka na kozala na population ya ba solutions potentielles (ba individus) na problème moko donné. Moto na moto akoki kokanisama lokola esika moko na esika ya boluki, oyo ezali komonisa solution possible. Algorithme yango esalaka na kobimisa population ya sika ya bato na kosalelaka ba opérateurs génétiques lokola crossover (recombination ya batu) mpe mutation (modification aléatoire ya bato). Na nsima, batalelaka bato yango mpo na koyeba soki bazali nzoto kolɔngɔnɔ, oyo ezali meko ya koyeba ndenge oyo bazali kosilisa mokakatano oyo bazali na yango malamu. Bato oyo bazali na nzoto kolɔngɔnɔ mingi te babwakama, mpe bato oyo bazali na nzoto kolɔngɔnɔ mingi babombaka mpe basalelaka yango mpo na kosala population ya sika. Processus oyo ezongelamaka na ba génération ebele tii tango solution ya satisfaisant ekozwama to critère moko boye ya arrêt ekokokisama. Moko ya ba avantages clés ya ba algorithmes évolutionnaires ezali que elukaka espace ya problème en parallèle en traitant na population ya batu. Yango epesaka bango nzela ya kotala eteni monene ya esika ya boluki mpe na likoki ya kozwa ba solutions ya malamu koleka na tango moke koleka na ba méthodes mosusu ya optimisation. Na mobimba, ba algorithmes évolutionnaires ezali esaleli ya makasi ya optimisation oyo ekoki kosalelama na ba problèmes ndenge na ndenge. Bazali na ntina mingi na makambo oyo eyebani mingi te mpo na mokakatano to ntango esika ya boluki ezali monene mpe ya mindondo.