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10/10/2011

Best paper à la conférence GECCO

La conférence GECCO (Genetic and Evolutionary Computation Conference ) est la conférence annuelle la plus importante sur les algorithmes évolutionnaires. L'article "Local-Meta-Model CMA-ES for Partially Separable Functions" , de Zyed Bouzarkouna (IFP et équipe-projet Tao), Anne Auger (équipe-projet Tao) et Didier Yu Ding (IFP) a obtenu le prix du meilleur article dans la catégorie Stratégies d’évolution/Programmation évolutionnaire de la conférence GECCO.

En optimisation numérique dans le contexte “boîte noire”, les algorithmes d'optimisation stochastiques se trouvent confrontés à la “malediction de la dimension”, terme traduisant le fait que le volume de l'espace de recherche croît de manière exponentielle avec la dimension. Par conséquent, les problèmes résolus ont rarement plus de quelques centaines de variables. Si le problème d'optimisation est partiellement séparable, il est possible d'exploiter cette structure de séparabilité partielle pour restreindre le volume dans lequel chercher et résoudre des problèmes de plus grandes dimensions. Cet article est le premier à proposer une manière efficace d'exploiter la séparabilité partielle d'un problème d'optimisation dans le cadre de l'algorithme CMA-ES couplé avec des méta-modèles. La méthode proposée ouvre la voie à d'autres recherches dans cette direction.

Mots-clés : Intelligence artificielle Tao Saclay - Île-de-France Anne Auger

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