Evolutionary computationIn computer science, evolutionary computation is a family of algorithms for global optimization inspired by biological evolution, and the subfield of artificial intelligence and soft computing studying these algorithms. In technical terms, they are a family of population-based trial and error problem solvers with a metaheuristic or stochastic optimization character. In evolutionary computation, an initial set of candidate solutions is generated and iteratively updated.
Biologie de l'évolutionEvolutionary biology is the subfield of biology that studies the evolutionary processes (natural selection, common descent, speciation) that produced the diversity of life on Earth. It is also defined as the study of the history of life forms on Earth. Evolution holds that all species are related and gradually change over generations. In a population, the genetic variations affect the phenotypes (physical characteristics) of an organism. These changes in the phenotypes will be an advantage to some organisms, which will then be passed onto their offspring.
Évolution (biologie)En biologie, l’évolution est la transformation du monde vivant au cours du temps, qui se manifeste par des changements phénotypiques des organismes à travers les générations. Ces changements généralement graduels (mais pouvant être rapides ou lents) peuvent aboutir, à partir d’une seule espèce (dite « espèce-mère »), à la formation de nouvelles variétés périphériques devenant progressivement des « espèces-filles ». Inversement, la fusion de deux lignées par hybridation ou par symbiogenèse entre deux populations d'espèces différentes peuvent produire une troisième espèce nouvelle.
Algorithme génétiqueLes algorithmes génétiques 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 exacte (ou que la solution est inconnue) pour le résoudre en un temps raisonnable. Les algorithmes génétiques utilisent la notion de sélection naturelle et l'appliquent à une population de solutions potentielles au problème donné.
Psychologie évolutionnisteLa psychologie évolutionniste, évolutive ou évolutionnaire, parfois nommée évopsy ou évo-psy, est un courant de la psychologie cognitive et de la psychosociologie dont l'objectif est d'expliquer les mécanismes de la pensée et les comportements humains à partir de la théorie de l'évolution biologique. Elle est parfois assimilée à la sociobiologie, ou considérée comme un courant qui a pris la succession de la sociobiologie aujourd'hui discréditée.
Extended evolutionary synthesisThe extended evolutionary synthesis consists of a set of theoretical concepts argued to be more comprehensive than the earlier modern synthesis of evolutionary biology that took place between 1918 and 1942. The extended evolutionary synthesis was called for in the 1950s by C. H. Waddington, argued for on the basis of punctuated equilibrium by Stephen Jay Gould and Niles Eldredge in the 1980s, and was reconceptualized in 2007 by Massimo Pigliucci and Gerd B. Müller. Notably, Dr.
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.
Biologie évolutive du développementLa biologie évolutive du développement souvent nommée évo-dévo (en anglais evo-devo pour Evolutionary Developmental Biology) est un champ disciplinaire en biologie de l'évolution qui a pour objectif de comprendre l'origine de la complexité morphologique des organismes (plantes ou animaux) à travers l'étude comparée des gènes qui régulent leur développement. À l'intersection de la génomique, de la phylogénie moléculaire, de l'embryologie comparée, de la paléontologie et de la génétique du développement, l'évo-dévo est l'un des courants les plus dynamiques en biologie de l'évolution au début du .
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.
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.
Crossover (genetic algorithm)In genetic algorithms and evolutionary computation, crossover, also called recombination, is a genetic operator used to combine the genetic information of two parents to generate new offspring. It is one way to stochastically generate new solutions from an existing population, and is analogous to the crossover that happens during sexual reproduction in biology. Solutions can also be generated by cloning an existing solution, which is analogous to asexual reproduction. Newly generated solutions may be mutated before being added to the population.
Mutation (genetic algorithm)Mutation is a genetic operator used to maintain genetic diversity of the chromosomes of a population of a genetic or, more generally, an evolutionary algorithm (EA). It is analogous to biological mutation. The classic example of a mutation operator of a binary coded genetic algorithm (GA) involves a probability that an arbitrary bit in a genetic sequence will be flipped from its original state. A common method of implementing the mutation operator involves generating a random variable for each bit in a sequence.
Electrical synapseAn electrical synapse is a mechanical and electrically conductive link between two neighboring neurons that is formed at a narrow gap between the pre- and postsynaptic neurons known as a gap junction. At gap junctions, such cells approach within about 3.8 nm of each other, a much shorter distance than the 20- to 40-nanometer distance that separates cells at chemical synapse. In many animals, electrical synapse-based systems co-exist with chemical synapses.
Synapsethumb|400px|Synapse entre deux neurones. La synapse (du grec , « contact, point de jonction », dérivé de , « joindre, connecter ») est une zone de contact fonctionnelle qui s'établit entre deux neurones, ou entre un neurone et une autre cellule (cellules musculaires, récepteurs sensoriels...). Elle assure la conversion d'un potentiel d'action déclenché dans le neurone présynaptique en un signal dans la cellule postsynaptique. On estime, pour certains types cellulaires (par exemple cellule pyramidale, cellule de Purkinje.
Chemical synapseChemical synapses are biological junctions through which neurons' signals can be sent to each other and to non-neuronal cells such as those in muscles or glands. Chemical synapses allow neurons to form circuits within the central nervous system. They are crucial to the biological computations that underlie perception and thought. They allow the nervous system to connect to and control other systems of the body. At a chemical synapse, one neuron releases neurotransmitter molecules into a small space (the synaptic cleft) that is adjacent to another neuron.
Système dynamiqueEn mathématiques, en chimie ou en physique, un système dynamique est la donnée d’un système et d’une loi décrivant l'évolution de ce système. Ce peut être l'évolution d'une réaction chimique au cours du temps, le mouvement des planètes dans le système solaire (régi par la loi universelle de la gravitation de Newton) ou encore l'évolution de la mémoire d'un ordinateur sous l'action d'un programme informatique. Formellement on distingue les systèmes dynamiques à temps discrets (comme un programme informatique) des systèmes dynamiques à temps continu (comme une réaction chimique).
Neuroscience évolutionnisteEvolutionary neuroscience is the scientific study of the evolution of nervous systems. Evolutionary neuroscientists investigate the evolution and natural history of nervous system structure, functions and emergent properties. The field draws on concepts and findings from both neuroscience and evolutionary biology. Historically, most empirical work has been in the area of comparative neuroanatomy, and modern studies often make use of phylogenetic comparative methods.
NeuroevolutionNeuroevolution, or neuro-evolution, is a form of artificial intelligence that uses evolutionary algorithms to generate artificial neural networks (ANN), parameters, and rules. It is most commonly applied in artificial life, general game playing and evolutionary robotics. The main benefit is that neuroevolution can be applied more widely than supervised learning algorithms, which require a syllabus of correct input-output pairs. In contrast, neuroevolution requires only a measure of a network's performance at a task.
Variété stableLes variétés stables jouent un rôle central dans les systèmes dynamiques différentiables en temps continu. Cette notion est aussi au centre de l'homologie de Floer. Soit une fonction différentiable sur une variété différentielle compacte de dimension . Considérons une métrique riemannienne sur . Le champ de gradient de est défini par Un point critique est dit non dégénéré lorsque la hessienne est une forme blinéaire non dégénérée sur .
Developmental roboticsDevelopmental robotics (DevRob), sometimes called epigenetic robotics, is a scientific field which aims at studying the developmental mechanisms, architectures and constraints that allow lifelong and open-ended learning of new skills and new knowledge in embodied machines. As in human children, learning is expected to be cumulative and of progressively increasing complexity, and to result from self-exploration of the world in combination with social interaction.
