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GeneticioMake something of your big data
Use genetic algorithms to reach your business goals
Un algorithme génétique, à quoi ça sert?
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).
Geneticio
Make something of your big data
Julien Sebrien
Human Talks Lyon, 13 décembre 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.
GeneticioMake something of your big data
Définition
Marketing
Détermination des meilleures implantations de sites touristiques :https://goo.gl/aCc9SJDétection d’orbites de satellite :https://goo.gl/eauC32
AstronautiqueEt bien d’autres : Imagerie, Linguistique: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_genetic_algorithm_applications
Human Talks Lyon, 13 décembre 2016
DéroulementSélection
Croisement
Mutation
Evaluation
Terminé ? Non
Génération de la population initiale
FINOui
GeneticioMake something of your big data
Human Talks Lyon, 13 décembre 2016
Sélection
GeneticioMake something of your big data
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 Lyon, 13 décembre 2016
Croisement
GeneticioMake something of your big data
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 Lyon, 13 décembre 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 Lyon, 13 décembre 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 Lyon, 13 décembre 2016
Terminaison
GeneticioMake something of your big data
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 Lyon, 13 décembre 2016
Cas « Smart Rockets »
GeneticioMake something of your big data
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 / 10 !
Human Talks Lyon, 13 décembre 2016
Exécution
GeneticioMake something of your big data
Human Talks Lyon, 13 décembre 2016
Sélection de sites touristiques
GeneticioMake something of your big data
Modélisation:
• Une séquence de bits, représentant la présence d’une agence sur un site:
010100001Human Talks Lyon, 13 décembre
2016
Sélection de sites touristiques
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Fonction de fitness:
• Dépend des variables suivantes:
- 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.
Human Talks Lyon, 13 décembre 2016
Sélection de sites touristiques
GeneticioMake something of your big data
Objectif: maximiser
Human Talks Lyon, 13 décembre 2016
Exécution
GeneticioMake something of your big data
Human Talks Lyon, 13 décembre 2016
Questions?
Demo ! genetic.io/fr/demo
Twitter : @geneticio
Mail : contact@genetic.io
Web : genetic.io/fr
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