Genetic algorithms, genetic programming, evolution strategies, and what is now called evolutionary algorithms, are
stochastic optimisation techniques inspired by Darwin’s theory. We present here an overview of these techniques, while
stressing on the extreme versatility of the artificial evolution concept. Their applicative framework is very large and is not
limited to pure optimisation. Artifical evolution implementations are however computationally expensive: an efficient
tuning of the components and parameter of these algorithms should be based on a clear comprehension of the
evolutionary mechanisms. Moreover, it is noticeable that the killer-applications of the domain are for the most part based
on hybridisation with other optimisation techniques. As a consequence, evolutionary algorithms are not to be considered
in competition but rather in complement to the “classical ” optimisation techniques.Les algorithmes génétiques, la programmation génétique, les stratégies d’évolution, et ce que l’on appelle
maintenant en général les algorithmes évolutionnaires, sont des techniques d’optimisation stochastiques
inspirées de la théorie de l’évolution selon Darwin. Nous donnons ici une vision globale de ces techniques,
en insistant sur l’extrême flexibilité du concept d’évolution artificielle. Cet outil a un champ très vaste
d’applications, qui ne se limite pas à l’optimisation pure. Leur mise en oeuvre se fait cependant au prix d’un
coût calculatoire important, d’où la nécessité de bien comprendre ces mécanismes d’évolution pour
adapter et régler efficacement les différentes composantes de ces algorithmes. Par ailleurs, on note que les
applications-phares de ce domaine sont assez souvent fondées sur une hybridation avec d’autres techniques
d’optimisation. Les algorithmes évolutionnaires ne sont donc pas à considérer comme une méthode
d’optimisation concurrente des méthodes d’optimisation classiques, mais plutôt comme une approche
complémentaire
