Optimisation Stochastique Évolutionnaire - Optimisation Stochastique Évolutionnaire
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Description
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Typologie
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Dates au choix
L’objectif de ce MOOC est de découvrir comment optimiser par évolution artificielle et algorithmes génétiques parallèles des problèmes difficiles et multicritères pour obtenir de manière régulière des résultats compétitifs avec l’intelligence humaine en ingénierie et sciences appliquées.
Les sites et dates disponibles
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À propos de cette formation
Bac scientifique et pour ceux qui désireraient mettre en oeuvre un algorithme évolutionnaire : programmation en C/C++ dans le cadre de la plateforme EASEA (ce qui implique un ordinateur sous linux et l’installation de la plateforme EASEA sur cet ordinateur).
Les Avis
Les exploits du centre
Les matières
- Problèmes d'optimisation
- Algorithmes évolutionnaires
- Projet
- Optimisation multi-critères
- Stratégies d'évolution
Le programme
Plan du cours
- Chapitre 0 : Introduction au MOOC
- Chapitre 1 : Introduction aux problèmes d'optimisation
- Chapitre 2 : Algorithmes évolutionnaires
- Chapitre 3 : Plateforme EASEA
- Chapitre 4 : Algorithmes génétiques, stratégies d'évolution, programmation génétique
- Chapitre 5 : Proposition de projet
- Chapitre 6 : Optimisation multi-critères
- Chapitre 7 : Parallélisation
- Chapitre 8 : Conclusion
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