-
Recherche fondamentale sur les algorithmes évolutionnaires
- Temps de convergence pour des AEs simples
- Prise en compte des contraintes
- Programmation génétique et grammaires
- Optimisation multi-critères
-
Algorithmes génétiques itérés.
-
Contrôle des opérateurs génétiques par apprentissage
inductif.
-
Opérateur de séduction-sélection.
-
Application en calcul des structures
-
Optimisation topologique de formes
-
Identification de lois de comportement par programmation génétique.
- Identification d'inclusions élastiques
-
Identification
-
Planification de trajectoires par perceptrons multi-couches.
-
Identification de lois d'état par réseaux de neurones récurrents.
-
Identification de profils de vitesse en géophysique.
-
Optimisation
-
Interféromètres
-
Filtres optiques multi-couches
- Lentilles laser
-
Problèmes du contrôle aérien (résolution de
conflits, sectorisation, allocations de créneaux de décollage, ...).
-
Apprentissage
-
Apprentissage pôlynomial dans l'espace des versions.
-
Apprentissage par contraintes en logique du 1er ordre.
-
Apprentissage de règles floues.
-
Apprentissage et intelligibilité.
-
Apprentissage de mesures de similarité pour le raisonnement à
base de cas.
-
Contrôle des algorithmes génétiques.
-
Génie logiciel évolutionnaire
- Projet DREAM
(Distributed Ressource Evolutionary Algorithm Machine)
- Action incitative INRIA EvoLab et langage EASEA
- Librairie Evolutionnaire C++ EO (Evolving Objects)
|
