Conception d’un langage pour l’algorithme évolutionniste M atthieu CHOUTEAU Y ohann HUBERT C hristophe PANNEAU E stelle FILMON Mr SAUBION – Décembre 2002

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Présentation de MYCE Qui sommes-nous ? Présentation de MYCE Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion Que proposons-nous ? MYCE Développement d’applications

Description des besoins Présentation de MYCE Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion Besoins : Bibliothèque sur les algorithmes génétiques comportant un ensemble de méthodes Éditeur graphique de scénarios Contraintes : Simplicité d’utilisation de la bibliothèque Compilation dans l’éditeur

Algorithmes Génétiques Algorithmes d’optimisation Présentation de MYCE Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion Basés sur les principes de sélection de Darwin Suit le processus du cycle de l’évolution

Algorithmes Génétiques Introduction Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion Initialisation de la population Solution acceptable ?Sélection des individus à conserver croisement Nouvelle génération Solution retenue oui Tri des solutions sur les fonctions d’évaluation non

Spécification diagramme des cas d’utilisation Présentation de MYCE Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion diagramme de classes diagramme de séquence

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Diagramme des Cas d’utilisation Consultation de l’aide Utilisateur Exécution d’un scénario Compilation d’un scénario Écriture d’un scénario > Manipulation sur un individu Manipulation sur la population > Création d’une population Création de plusieurs individus Utilisation des méthodes de la bibliothèque >

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Diagramme de Classes Individu Évaluation Tabou Longueur Genes Population Taille Individus Initialisation Choisir Meilleur Croisement appartient * 1

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Diagramme de Séquence Population P; X, Y, Z : Individu; P.Initialisation(2); X = P.Choisir(); Y = P.Choisir(); Z = P.Croisement(X,Y); P = AjouterIndividu(Z); return P.Meilleur(); Exemple de scénario : P = new Population();

Maquette de l’éditeur Permet : –Création de scénarios –Modification des méthodes de la bibliothèque –Compilation –Exécution Présentation de MYCE Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion Barre de menu

Maquette Introduction Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion Barre d’outils

Maquette Introduction Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion Zone de texte

Maquette Introduction Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion Zone d’affichage des erreurs

Conclusion Présentation de MYCE Description des besoins Algorithmes Génétiques Spécification Maquette de l’éditeur Conclusion deuxième partie du projet : création de la bibliothèque développement de l’éditeur validation de l’application rédaction de documents