Le 08/07/2015 par etudiantero :

bonjour
pour un algo génétique qui marche parfaitement j'ai essayé de changer les paramètres taille de population nombre de generations .....
j obtiens des resultats differents à chaque fois ce qui me parait bizzare surtout pour le fait que je change le nb d individu pas exemple de 60 à 66 le resultat change
en plus je peux avoir parfois la solution optimale des la premiere generation
est ce tout cela normal?

Le 10/07/2015 par snoop :

un algorithme génétique repose normalement sur un aléatoire contrôlé (initialisation de la population, croisement des individus, mutation, sélection de la nouvelle génération, etc).
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Je ne suis pas sûr de la question et ne connaissant ni l'algo que tu utilises ni la problématique, il va être difficile de te répondre.
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Il peut exister plusieurs solutions optimales pour un même problème d'optimisation. En outre, le fait de trouver la solution optimale dès le début indique que la population de départ est de bonne qualité et/ou que le problème est facile à résoudre.
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Normalement, tu peux lancer deux fois le même algo génétique avec la même instance et même paramétrage de départ et obtenir deux résultats différents car l'algorithme repose sur des tirages de nombres pseudo-aléatoires. Généralement, on prévient ce comportement en utilisant une graine aléatoire (https://fr.wikipedia.org/wiki/Graine_al%C3%A9atoire) pour avoir la même suite de nombres pseudo-aléatoires. Si la graine aléatoire est identique à chaque exécution, l'algorithme est déterministe et le résultat final identique à chaque exécution pour une même instance, même paramétrage.