Dessine moi un algorithme génétique

GeneticioMake something of your big data

Use genetic algorithms to reach your business goals

Dessine moi un algorithme génétique

Geneticio

• Autodidacte, passionné de développement.

• Java, Cassandra, Spark, JPPF.

• @jsebrien, julien.sebrien@genetic.io

• Développe et distribue des solutions IT (SaaS, On Premise) permettant l’implémentation d'algorithmes génétiques, permettant l’optimisation de processus métiers.

• Architecture nativement distribuée.

• Multi-plateforme (Windows, Unix, Mac), polyglotte (Java, Scala, Python, Javascript, R).

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Julien Sebrien

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Domaines d’applications

• Appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes.

• Permettent d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable.

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Définition

Marketing

Détermination des meilleures implantations de sites touristiques :https://goo.gl/aCc9SJDétection d’orbites de satellite :https://goo.gl/eauC32

Astronautique

Et bien d’autres : Imagerie, Linguistique: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_genetic_algorithm_applications

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Déroulement

Sélection

Croisement

Mutation

Evaluation

Terminé ? Non

Génération de la population initiale

FIN

Oui

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Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Sélection

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Plusieurs manières de sélectionner des individus existent: proportion au score de fitness, Tournoi, Classement, etc.

Exemple Tournoi :

• Sélectionne aléatoirement 2 individus de la population.

• Génère une valeur aléatoire afin de décider si l’on sélectionne l’individu le plus faible ou le plus fort (selon leur score).

• Ajoute l’individu choisi à la sélection courante. Les 2 individus précédents sont ré-insérés dans la population initiale afin de pouvoir être re-sélectionnés par la suite.

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Croisement

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NE N E NE S W SW E 

E NE N NW W E E NW 

NE N E NE S E E NW 

E NE N NW W W SW E 

parent 1 parent 2

enfant 1 enfant 2

1 point de croisement

1 point de croisement

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Mutation

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• Injecte de la diversité au sein de la population, permettant de réduire le risque de stagner au sein d’un optimum local.

• Taux de mutation de l'ordre de 1%.

… W …

… E …

enfant 2

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Evaluation

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• Fonction de fitness, évaluant la qualité de chaque individu, son adaptation au contexte du problème donné.

• Le score attribué est idéalement indépendant des autres individus de la population.

• Primordial afin d’accroître la probabilité de convergence de l'algorithme.

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Terminaison

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L’algorithme se termine si l’une des conditions de terminaison suivantes est satisfaite:

• Un nombre maximum d’itérations de générations est atteint.

• Un candidat a un score de fitness supérieur ou égal à un seuil préalablement défini.

• L’algorithme s’exécute depuis une trop longue durée.

• Etc.

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Cas « Smart Rockets »

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Modélisation:

• Une séquence de 300 vecteurs d’accélération unitaires sur un plan 2D.

Fonction de fitness:

• Le score d’un individu sera d’autant plus élevé qu’il est proche de la cible, à la fin de son mouvement.

• Le score d’un individu sera fortement pénalisé s’il touche l’obstacle, au cours de son mouvement.

Score = 1/ R (avec R=distance restante par rapport à la cible) ; si Obstacle touché, Score = Score / 4 !

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Exécution

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Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Sélection de sites touristiques

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Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Modélisation:

• Une séquence de bits, représentant la présence d’une agence sur un site:

010100001

Sélection de sites touristiques

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Fonction de fitness:

• Dépend des variables suivantes:

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

- Le nombre de sites touristiques.- Le nombre de concurrents sur le territoire concerné.- Le nombre de zones géographiques au sein du territoire concerné.- Le nombre de catégories de ménages.- La dépense moyenne d’un individu d’une catégorie k, pour un produit ou service touristique.- Le nombre de catégories de ménages de catégorie k, situés dans une zone i.- Les mesures subjectives d’attraction d’un site j.- Les mesures subjectives d’attraction des services proposés sur chaque site.- Le temps de transport d’une zone i à un site j.- Le temps de transport d’une zone i à un emplacement touristique existant.

Sélection de sites touristiques

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Objectif: maximiser

Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Exécution

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Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

Questions?

Demo ! genetic.io/fr/demo

Twitter : @geneticio

Mail : contact@genetic.io

Web : genetic.io/fr

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