Voici les principales étapes des algorithmes génétiques:
- Initialisation: population d'individus aléatoires
- Variations pour créer des nouveaux individus
- Croisements: mélanger le contenu de plusieurs individus
- Mutations: quelques modifications aléatoires
- Sélection des survivants
- Roulette: probabilité de survivre proportionnelle à un score
- Classement: avec une fonction de score par exemple soft-max
- Tournois: des pairs aléatoires d'individus sont créées et le meilleur de chaque pair est conservé
- Nouvelles générations créées de manière itérative
Similaire à l'algorithme génétique mais la population d'individus est remplacée par un vecteur de probabilité représentant l'individu idéal (un individu est représenté par un vecteur binaire)
- Vecteur de probabilité représentant l'individu idéal
- Création d'une population à l'aide du vecteur de probabilités
- Appliquer une étape de l'algorithme génétique pour créer une nouvelle population
- Mise à jour du vecteur de probabilités avec un learning rate de
$$\eta$$ $$p = p \times (1 - \eta) + \eta \times mean (population)$$