Algorithmes gntiques : prsentation et limitations Introduction lalgorithme RBFGene

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Algorithmes génétiques présentation et
limitationsIntroduction à lalgorithme RBF-Gene

• Séminaire PRISMa
• Virginie LEFORT
• 03/01/2005

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Plan de la présentation

• Lévolution de lévolution
• Les algorithmes génétiques classiques
• Applications
• Limitations
• Nouvelles découvertes biologiques
• Notre algorithme le RBF-Gene

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Lévolution de lévolution

• Le dualisme platonicien (5ème av JC)
• Aristote (4ème av JC) espèces éternelles et de
  complexité différente
• Le créationnisme biblique
• Le fixisme Dieu a créé le vivant tel quel
• Le catastrophisme (Cuvier, 1812) des
  catastrophes permettent la création de nouvelles
  espèces
• Lélan vital (Lamarck, 1809)
• Orthogénèse
• Hérédité

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Lévolution de lévolution

• Lévolution des espèces (Darwin, 1859)
• Des variations aléatoires
• Survie des plus adaptés
• Reproduction et transmission des nouveaux
  caractères
• MAIS tous les caractères sont transmis (innés
  ou acquis) et un enfant est la  moyenne  de ses
  parents

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Lévolution de lévolution

• Naissance de la génétique (Mendel, 1866)
• Travail sur des petits pois
• Définition dun gène
• Formalisation
• Lois de Mendel
• MAIS pas de support pour cette  information 

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Lévolution de lévolution

• Théorie synthétique de lévolution (Haldane,
  Fisher, Wright, 1900)
• Cartographie des gènes (Morgan, 1910)
• Association gènes-chromosome (McClintock)
• LADN et le code génétique (Watson et Crick,
  1953-1966)

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Les AGs classiques

• Inspirés des travaux biologiques dans les années
  70
• Caractérisés par
• Un problème
• Un espace de recherche (pour les solutions)
• Un codage des points de cet espace sur un
  chromosome
• Des opérateurs génétiques
• Sélection des plus adaptés
• Reproduction
• Mutation

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Les AGs classiques

• Le codage
• Ex 1 Optimisation dune fonction
• Chromosome liste de chaque paramètre
• Codage
• Ex 2 Problème du voyageur de commerce
• Chromosome liste ordonnée des villes
• Codage

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Les AGs classiques

• Séléction des plus adaptés
• Mise en place dune fonction de fitness associant
  une valeur à un individu
• Mécanisme de sélection roulette-wheel, par
  tournoi, élitisme

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Les AGs classiques
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Applications

• Biologie
• Simulation de la cellule (Weinberg, 1970)
• Synthèse de comportements animaux (Dumeur, 1995)
• Alignement de séquences ADN
• Phylogénie (création darbres)
• Réseaux de gènes

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Applications - 2

• Vie artificielle
• Comportement de robots évitement dobstacles,
  recherche de nourriture
• Créatures artificielles (Sims, 1994)
• Simulation de comportements sociaux
• Jeux
• Lhexapion de Bagley (1967)
• Le dilemme du prisonnier itéré (Axelrod, 1985)
• Programmation de lIA de jeux vidéos

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Applications - 3

• Imagerie
• Réalignement dimages médicales pour comparaison
  (Fitzpatrick, Grefenstette, Van Gucht, 1984)
• Reconnaissance de caractère (ex. La Poste)
• Classification dimages
• Design / physique
• Design de nouvelles formes (ailes davions,
  lentilles optiques.)
• Localisation et identification dun dipôle
  magnétique (ENSIEG, 1998)
• Synthèse de systèmes de mesures redondants
  (Heyen, 2002)

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Applications - 4

• Finances
• Création de profils de clients (Golden Eyes,
  1997)
• Prévision de valeurs boursières
• Prévision de consommation (électricité, eau,
  produit)
• Productique
• Ordonnancement de tâches (Bourazza, 2004)
• Prévision du risque de défaillance (Ben Salah,
  2004)
• Simulation et transformation du processus
  dinnovation (Cartier)
• Simulation de la dynamique de ladaptation
  dindustries (Cartier, 2003)

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Limitations

• Phagocytage de la population
• Convergence trop rapide de la population
• Manque de diversité des solutions
• ? Modification des opérateurs
• Le codage
• Nombre de gènes fixés
• Précision dépendante du codage
• ? Quelques heuristiques, essais-erreur
• Liens entre les gènes
• Place des gènes fixée
• ? Quelques algorithmes permettant de changer
  lordre

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Nouvelles découvertes biologiques

• Processus complet dexpression des gènes

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Nouvelles découvertes biologiques

• La transcription

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Nouvelles découvertes biologiques

• La suppression des exons

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Nouvelles découvertes biologiques

• La traduction

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Nouvelles découvertes biologiques

• Indépendance entre les structures du génotype et
  du phénotype
• Nombre de gènes variables
• Ordre des gènes indifférent
• Rôle des séquences non codantes
• Utilité dun code génétique

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Le RBF-Gene

• Idée forte se rapprocher de la biologie en
  rajoutant un niveau intermédiaire
• Kernels morceaux de solution
• Passage chromosome ? kernels transcription
• Passage kernel ? phénotype combinaison des
  kernels
• Champ dapplication actuel régression non
  linéaire

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Le RBF-Gene

• Notre problème la régression non linéaire

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Le RBF-Gene

• Définition dun kernel
•  Fonction simple au nombre de paramètres faible
  et fixé, dont la combinaison peut permettre de
  créer nimporte quelle fonction (approximateurs
  universels) 
• Ex sinusoïdes, gaussiennes, triangles,
  rectangles

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Le RBF-Gene codage
w 101(gray) ? 110(bin) ? 0.75
µ 0110(gray) ? 0100(bin) ? 0.25
s 00010(gray) ? 00010(bin) ? 0.0625
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Le RBF-Gene

• Les opérateurs

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Le RBF-Gene

• Présentation du test
• Fonction originale sin(12x)
• Bruit sur les points ?0.02
• 2 ensembles
• 50 points pour la validation
• 50 pour lapprentissage
• Population 100 individus
• 10000 générations

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Le RBF-Gene
T0
T10000
T4000
T500
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Le RBF-Gene
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Le RBF-Gene

• Travaux en cours
• Etude fine de la sensibilité
• Tests sur dautres benchmarks
• Passage du codage binaire au codage réel
• Le futur de la thèse ?
• Application à la robotique
• Amélioration des opérateurs

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Questions ? Discussions ?