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GeneticioMake something of your big data
Use genetic algorithms to reach your business goals
Dessine moi un algorithme génétique
Geneticio
• Autodidacte, passionné de développement.
• Java, Cassandra, Spark, JPPF.
• @jsebrien, [email protected]
• 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).
GeneticioMake something of your big
data
Julien Sebrien
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016
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.
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Définition
Marketing
Détermination des meilleures implantations de sites touristiques :https://goo.gl/aCc9SJDétection 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
Déroulement
Sélection
Croisement
Mutation
Evaluation
Terminé ? Non
Génération de la population initiale
FIN
Oui
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Human Talks Nantes, 8 novembre 2016
Sélection
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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
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
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
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
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
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
Exécution
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Human Talks Nantes, 8 novembre 2016
Sélection de sites touristiques
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Human Talks Nantes, 8 novembre 2016
Modélisation:
• Une séquence de bits, représentant la présence d’une agence sur un site:
010100001
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.
Sélection de sites touristiques
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Objectif: maximiser
Human Talks Nantes, 8 novembre 2016
Exécution
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Human Talks Nantes, 8 novembre 2016
Questions?
Demo ! genetic.io/fr/demo
Twitter : @geneticio
Mail : [email protected]
Web : genetic.io/fr
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