Les Algorithmes Évolutionnaires (AEs) sont des méthodes de recherche inspirées par la théorie darwinienne de lévolution, travaillant sur une population de solutions potentielles, par itération de phases de sélections et de variations aléatoires. Bien que les AEs soient reconnus comme des méthodes compétitives sur des problèmes de grande taille, ils sont sujets à un certain nombre de critiques tel celui du réglage/contrôle des paramètres. Par réglage, nous entendons lapproche qui consiste à trouver des valeurs satisfaisantes pour les paramètres avant lexécution de lalgorithme. Notre contribution au vaste domaine de loptimisation concerne le réglage automatique des paramètres selon le problème. Dans ce travail, nous proposons deux méthodes pour le contrôle dynamique des paramètres associés à la représentation des solutions. Nous présentons aussi une instance du SEA qui intègre différents taux de mutation afin dadapter le meilleur taux à la recherche. Cette nouvelle instance est testée sur le problème du sac à dos multidimensionnel. Des résultats comparables ont été obtenus, ce qui prouve que le SEA est capable de contrôler dynamiquement le compromis exploration/exploitation.

Maroun BERCACHI, docteur en Informatique de l'université de Nice-Sophia Antipolis. Enseignant à l'université Libanaise - Faculté de Sciences Economiques et de Gestion, et à l'université Saint-Joseph (USJ) - Faculté de Sciences. Dirigeant et Chef de Projet à l'entreprise THE BLUE SOFTWARE pour les développements de logiciels et sites web.