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YZ Sözlüğü

Yapay Zekanın tam sözlüğü

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Algorithme Memétique

Métaheuristique hybride combinant des algorithmes évolutionnaires avec des techniques de recherche locale pour améliorer l'efficacité de l'optimisation.

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Hybridation

Processus de combinaison de plusieurs métaheuristiques ou algorithmes pour tirer avantage des forces de chaque méthode dans un algorithme unifié.

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Opérateur de Voisinage

Fonction définissant la structure du voisinage pour la recherche locale, déterminant comment générer des solutions voisines à partir d'une solution donnée.

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Schéma de Lamarckien

Approche d'apprentissage où les améliorations obtenues par recherche locale sont directement intégrées dans le génotype des individus pour la transmission génétique.

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Schéma de Baldwinien

Stratégie où les améliorations de recherche locale ne modifient pas le génotype mais influencent la fitness pour guider la sélection évolutionnaire.

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Mémétique

Concept inspiré de la mémétique appliqué à l'optimisation, où les solutions s'améliorent par imitation et transmission d'informations locales.

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Métaheuristique Hybride

Classe d'algorithmes d'optimisation combinant différentes stratégies de recherche pour surpasser les limitations des méthodes individuelles.

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Paysage de Fitness

Représentation multidimensionnelle de la fonction objectif où chaque point correspond à une solution et sa hauteur à sa qualité.

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Convergence Accélérée

Capacité des algorithmes memétiques à atteindre des solutions de haute qualité plus rapidement que les algorithmes évolutionnaires purs.

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Optimum Local

Solution dont aucune solution voisine n'est meilleure selon la fonction objectif, mais qui n'est pas nécessairement la meilleure solution globale.

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Optimum Global

Meilleure solution possible dans l'ensemble de l'espace de recherche, objectif ultime des algorithmes d'optimisation.

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Recherche Tabou

Métaheuristique utilisant une mémoire à court terme pour éviter les cycles et explorer systématiquement l'espace de recherche.

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Coévolution Memétique

Approche avancée où plusieurs populations coévoluent avec différentes stratégies de recherche locale adaptatives.

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Auto-adaptation

Mécanisme permettant à l'algorithme d'ajuster dynamiquement ses paramètres, comme la fréquence d'application de la recherche locale.

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Multi-start Memétique

Variante exécutant plusieurs fois l'algorithme memétique à partir de points initiaux différents pour augmenter la robustesse.

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Élitisme Memétique

Stratégie préservant les meilleures solutions après l'application de la recherche locale pour garantir la non-dégradation de la population.

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