Algorithme mémétiqueLes algorithmes mémétiques appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes. Leur but est d'obtenir une solution approchée à un problème d'optimisation, lorsqu'il n'existe pas de méthode de résolution pour résoudre le problème de manière exacte en un temps raisonnable. Les algorithmes mémétiques sont nés d'une hybridation entre les algorithmes génétiques et les algorithmes de recherche locale. Ils utilisent le même processus de résolution que les algorithmes génétiques mais utilisent un opérateur de recherche locale après celui de mutation.
Position de l'Église catholique sur la théorie de l'évolutionLa position de l'Église catholique sur la théorie de l'évolution maintient l'inerrance de la Bible, tout en estimant nécessaire de distinguer les différents domaines ou hypothèses, partant, les conclusions certaines des sciences profanes. L’Écriture montre les conséquences dramatiques de cette première désobéissance. Adam et Ève perdent immédiatement la grâce de la sainteté originelle (cf. Rm 3, 23). Ils ont peur de ce Dieu (cf. Gn 3, 9-10) dont ils ont conçu une fausse image, celle d’un Dieu jaloux de ses prérogatives (cf.
Biologie des systèmesLa biologie des systèmes (ou biologie intégrative) est un domaine récent de la biologie qui étudie les organismes vivants comme les systèmes qu'ils sont en réalité, par opposition aux approches historiques qui tendent à décomposer l'étude à tous les niveaux, en biologie, physiologie, biochimie... La biologie systémique cherche à intégrer différents niveaux d'informations pour comprendre comment fonctionne réellement un système biologique.
Médecine évolutionnisteLa médecine évolutionniste ou médecine darwinienne est un courant de pensée de la médecine cherchant à appliquer des principes actuels de la théorie de l'évolution aux questions concernant la santé et les maladies. Le but de la médecine évolutionniste est de comprendre pourquoi on tombe malade, et pas seulement comment on tombe malade. Les recherches et les pratiques médicales modernes se sont focalisées sur les mécanismes moléculaires et physiologiques qui sous-tendent la santé et les maladies, tandis que la médecine évolutionniste cherche à répondre à la question de pourquoi l’évolution a façonné ces mécanismes.
Évolution socioculturelleL’évolution socioculturelle est une palette de concepts décrivant comment les cultures et les sociétés ont évolué au cours du temps. Ainsi, l'évolution socioculturelle peut être définie comme . De telles théories impliquent la création de modèles pour la compréhension des relations entre les technologies, les structures sociales, les valeurs de la société, et comment/pourquoi elles changent dans le temps, pourquoi elles varient en empruntant des mécanismes spécifiques.
Theistic evolutionTheistic evolution (also known as theistic evolutionism or God-guided evolution) is a view that God acts and creates through laws of nature. It posits that the concept of God is compatible with the findings of modern science, including evolution. Theistic evolution is not in itself a scientific theory, but includes a range of views about how science relates to religious beliefs and the extent to which God intervenes. It rejects the strict creationist doctrines of special creation, but can include beliefs such as creation of the human soul.
Recherche scientifiquevignette|Une laborantine du Laboratoire fédéral d'essai des matériaux et de recherche (EMPA) à Saint-Gall, en 1964. La recherche scientifique est, en premier lieu, l’ensemble des actions entreprises en vue de produire et de développer les connaissances scientifiques. Par extension métonymique, on utilise également ce terme dans le cadre social, économique, institutionnel et juridique de ces actions. thumb|Allégorie de la Recherche, bronze par , 1896, Thomas Jefferson Building.
Biologie moléculaireredresse=1.67|vignette| Géométrie de la double hélice d'ADN B montrant le petit et le grand sillon ainsi que le détail des deux types de paires de bases : thymine–adénine en haut et cytosine–guanine en bas. La biologie moléculaire (parfois abrégée bio. mol.) est une discipline scientifique de la vie au croisement de la génétique, de la biochimie métabolique et de la physique, dont l'objet est la compréhension des mécanismes de fonctionnement de la cellule au niveau moléculaire.
Algorithme évolutionnistevignette|redresse=1.2|Un algorithme évolutionnaire utilise itérativement des opérateurs de sélections (en bleu) et de variation (en jaune). i : initialisation, f(X) : évaluation, ? : critère d'arrêt, Se : sélection, Cr : croisement, Mu : mutation, Re : remplacement, X* : optimum. Les algorithmes évolutionnistes ou algorithmes évolutionnaires (evolutionary algorithms en anglais), sont une famille d'algorithmes dont le principe s'inspire de la théorie de l'évolution pour résoudre des problèmes divers.
Chromosome (genetic algorithm)In genetic algorithms (GA), or more general, evolutionary algorithms (EA), a chromosome (also sometimes called a genotype) is a set of parameters which define a proposed solution of the problem that the evolutionary algorithm is trying to solve. The set of all solutions, also called individuals according to the biological model, is known as the population. The genome of an individual consists of one, more rarely of several, chromosomes and corresponds to the genetic representation of the task to be solved.
Systématique évolutionnistevignette|Arbre à « bulles », ici stylisé, typique de la systématique évolutionniste. La systématique évolutionniste, ou simplement évolutionnisme, appelée aussi systématique évolutive, éclectique ou synthétiste, est une école de systématique, et plus particulièrement de taxonomie (désignée dans ce cas par taxinomie ou taxonomie évolutive), qui a pour finalité d'établir une classification phylogénétique tenant compte à la fois de la généalogie des espèces et de leurs distances phénotypiques (notamment leurs différents plans d'organisation).
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
