Mon travail de recherche porte essentiellement sur l’optimisation par le biais de méta heuristique. Parmi les méta heuristiques, je privilégie les algorithmes génétiques. Ces méthodes offrent une adaptabilité aux différents problème tout en minimisant l’effort de développement. Ainsi, il est possible de développer rapidement de premiers optimiseurs dès que les thématiciens nous fournissent les outils d’évaluation.
Le principe de base de l’algorithmique génétique, comme toutes les méthodes bio inspirées, est de mimer un mécanisme naturelle en vue d’obtenir un résultat rapide et efficient. Dans notre cas, il s’agit de reproduire les propriété de la reproduction sexuée. Une population d’individu représentant les solution a un problème est soumis au principe de l’évolution selon Charle Darwin afin de faire émergées les caractéristiques les plus efficientes au regard d’un évaluateur représentant l’environnement.