Les algorithmes génétiques, sont issu de la théorie de l'évolution de Darwin. Le principe de cette théorie est que chaque espèce est capable au fil du temps d'opérer de minuscule changement au sein même de leur code génétique ce qui leurs confère une ou plusieurs propriétées qui leurs permettra de mieux évoluer dans leurs environnements, et ainsi faire face plus facilement à des difficultés rencontrées. Logiquement, les évolutions qui auront été bénéfique pour son propriétaire sera sauvegarder car il aura plus de facilité à ce reproduire, et donc pourra transmettre sont « amélioration » à la future génération.
Voilà un résumé assez simpliste de la théorie de l'évolution à mettre en opposition avec la théorie créationniste, qui veut qu'un être est mis au point toutes les espèces, d'un seul coup. Accepté maintenant par 99% de la communauté scientifique, la théorie de Darwin admet quelques points qui laissent perplexe, comme la probabilité qu'un organe aussi complexe que l’œil humains est trouvé un chemin parmi de nombreuses évolutions successives minimes.
revenons à nos moutons.. Et plus particulièrement à nos gènes.
Cette théorie est applicable en informatique, et on peut même l'implémenter assez rapidement avec un peut de savoir faire.
On peut appliquer cette théorie, ou cet algorithme dans de nombreux cas qui ne pourront pas être traités rapidement ou pas du tout par les algorithmes traditionnelle et déterministe. En effet, la grande force des algorithmes génétiques est de ne pas traiter toutes les solutions d'un problème donner, seulement une partie, par « bon successive » se rapprochent peut à peut d'une solution optimale. Par les mêmes principes que la théorie de Darwin, c'est à dire, sélection, reproduction, mutation, les générations qui se succède évolue et s'adapte de mieux en mieux au problème posé.
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