Algorithme génétique multi-objectifs adaptatif

Abstract

International audienceCet article présente une version adaptative d’un algorithme génétique multi-objectif appelé GAME. Ce dernier propose une structuration de la population en plusieurs fronts de Pareto et la définition de diverses fonctions de fitness. La version proposée dans cet article, aGAME, introduit un opérateur d’adaptation dynamique qui alterne les phases d’exploration et d’exploitation au cours de l’exécution de l’algorithme. Ces changements de mode de parcours de l’espace de recherche utilisent des indicateurs de performance afin de maintenir un équilibre entre la "convergence" et la diversité des solutions obtenues. aGAME est comparé à la version de base (GAME) ainsi qu’aux trois meilleurs algorithmes de la compétition CEC 2009, sur des problèmes bi-objectifs avec des contraintes. Cette étude comparative montre que aGAME obtient de meilleurs résultats que les quatre algorithmes auxquels il est comparée. Ces résultats valident l’efficacité de l’opérateur d’adaptation dynamique et les performances globales de l’algorithme