Nous présenterons les smart rockets, une application ludique des algorithmes génétiques, appartenant à la famille des algorithmes évolutionnistes. Ces algorithmes 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. Human Talks Nantes du 8 novembre 2016 à DojoNantes Liens: - Domaine application Marketing, détermination des meilleures implantations de sites touristiques : https://goo.gl/aCc9SJ - Domaine application Astronautique, détection d’orbites de satellite : https://goo.gl/eauC32 - Domaines d'applications : https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_genetic_algorithm_applications

1. GeneticioMake something of your big data
Use genetic algorithms to reach your business goals
Dessine moi un algorithme génétique

2. Geneticio
• Autodidacte, passionné de développement.
• Java, Cassandra, Spark, JPPF.
• @jsebrien, julien.sebrien@genetic.io
• Développe et distribue des solutions IT (SaaS, On Premise)
permettant l’implémentation d'algorithmes génétiques,
permettant l’optimisation de processus métiers.
• Architecture nativement distribuée.
• Multi-plateforme (Windows, Unix, Mac), polyglotte (Java, Scala,
Python, Javascript, R).
Geneticio
Make something of your big data
Julien Sebrien
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

3. Domaines d’applications
• Appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnistes.
• Permettent 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.
Geneticio
Make something of your big data
Définition
Marketing
Détermination des meilleures implantations de sites
touristiques :
https://goo.gl/aCc9SJ
Détection d’orbites de satellite :
https://goo.gl/eauC32
Astronautique
Et bien d’autres : Imagerie, Linguistique: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_genetic_algorithm_applications
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

4. Déroulement
Sélection
Croisement
Mutation
Evaluation
Terminé ?
Non
Génération de la population initiale
FIN
Oui
Geneticio
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Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

5. Sélection
Geneticio
Make something of your big data
Plusieurs manières de sélectionner des individus existent:
proportion au score de fitness, Tournoi, Classement, etc.
Exemple Tournoi :
• Sélectionne aléatoirement 2 individus de la population.
• Génère une valeur aléatoire afin de décider si l’on sélectionne
l’individu le plus faible ou le plus fort (selon leur score).
• Ajoute l’individu choisi à la sélection courante. Les 2 individus
précédents sont ré-insérés dans la population initiale afin de
pouvoir être re-sélectionnés par la suite.
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

6. Croisement
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NE N E NE S W SW E
E NE N NW W E E NW
NE N E NE S E E NW
E NE N NW W W SW E
parent 1 parent 2
enfant 1 enfant 2
1 point de croisement 1 point de croisement
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

7. Mutation
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• Injecte de la diversité au sein de la population, permettant de
réduire le risque de stagner au sein d’un optimum local.
• Taux de mutation de l'ordre de 1%.
… W …
… E …
enfant 2
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

8. Evaluation
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• Fonction de fitness, évaluant la qualité de chaque individu, son
adaptation au contexte du problème donné.
• Le score attribué est idéalement indépendant des autres
individus de la population.
• Primordial afin d’accroître la probabilité de convergence de
l'algorithme.
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

9. Terminaison
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L’algorithme se termine si l’une des conditions de terminaison
suivantes est satisfaite:
• Un nombre maximum d’itérations de générations est atteint.
• Un candidat a un score de fitness supérieur ou égal à un seuil
préalablement défini.
• L’algorithme s’exécute depuis une trop longue durée.
• Etc.
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

10. Cas « Smart Rockets »
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Modélisation:
• Une séquence de 300 vecteurs d’accélération unitaires sur un
plan 2D.
Fonction de fitness:
• Le score d’un individu sera d’autant plus élevé qu’il est proche
de la cible, à la fin de son mouvement.
• Le score d’un individu sera fortement pénalisé s’il touche
l’obstacle, au cours de son mouvement.
 Score = 1/ R (avec R=distance restante par rapport à la cible) ;
si Obstacle touché, Score = Score / 4 !
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

11. Exécution
Geneticio
Make something of your big data
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

13. Sélection de sites touristiques
Geneticio
Make something of your big data
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016
Modélisation:
• Une séquence de bits, représentant la présence d’une agence
sur un site:
010100001

14. Sélection de sites touristiques
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Fonction de fitness:
• Dépend des variables suivantes:
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016
- Le nombre de sites touristiques.
- Le nombre de concurrents sur le territoire concerné.
- Le nombre de zones géographiques au sein du territoire concerné.
- Le nombre de catégories de ménages.
- La dépense moyenne d’un individu d’une catégorie k, pour un produit ou
service touristique.
- Le nombre de catégories de ménages de catégorie k, situés dans une zone i.
- Les mesures subjectives d’attraction d’un site j.
- Les mesures subjectives d’attraction des services proposés sur chaque site.
- Le temps de transport d’une zone i à un site j.
- Le temps de transport d’une zone i à un emplacement touristique existant.

15. Sélection de sites touristiques
Geneticio
Make something of your big data
Objectif: maximiser
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

16. Exécution
Geneticio
Make something of your big data
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016

18. Questions?
Demo ! genetic.io/fr/demo
Twitter : @geneticio
Mail : contact@genetic.io
Web : genetic.io/fr
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