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Algorithmes génétiques séquentiels et parallèles pour une représentation affine des proximités

Israël-César Lerman 1 Roger Ngouenet 1
1 REPCO - Knowledge Representation
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, INRIA Rennes
Résumé : Nous présentons une nouvelle approche de la représentation affine des matrices de proximité utilisant les algorithmes génétiques (AG). Les AG représentent des techniques d'optimisation stochastiques inspirées directement de la théorie darwinienne, sur les mécanismes de l'évolution naturelle des êtres vivants et de la génétique. Ainsi, nous montrons comment les opérations fondamentales des AG, "croisement" et "mutation" peuvent être interprètées de façon synthétique et adéquate dans la problématique de la représentation euclidienne. De tels algorithmes possèdent un coût d'exécution assez important pour les matrices de grande taille. En prenant en considération certaines propriétés inhérentes aux AG, nous proposons d'une part une stratégie d'hybridation et d'autre part, un algorithme parallèle orienté architecture multi-processeur à mémoire distribuée. Une implémentation sur la machine Paragon donne un speed-up presque linéaire. Nous présentons des résultats numériques attestant de la validité de la méthode.
Document type :
Reports
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https://hal.inria.fr/inria-00074111
Contributor : Rapport de Recherche Inria <>
Submitted on : Wednesday, May 24, 2006 - 2:32:49 PM
Last modification on : Thursday, February 11, 2021 - 2:48:05 PM
Long-term archiving on: : Sunday, April 4, 2010 - 9:33:36 PM

Identifiers

  • HAL Id : inria-00074111, version 1

Citation

Israël-César Lerman, Roger Ngouenet. Algorithmes génétiques séquentiels et parallèles pour une représentation affine des proximités. [Rapport de recherche] RR-2570, INRIA. 1995. ⟨inria-00074111⟩

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