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Reconnaissance des caractères arabes imprimés par l'approche neuro-génétique.

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par Marwa AMARA
ECOLE NATIONALE DES SCIENCES DE L?INFORMATIQUE - Master  2012
  

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CHAPITRE 4. EXPÉRIMENTATION ET ÉVALUATION

FIGURE 4.11 - Courbe représentant l'évaluation du Fitness dans le cas de probabilité de mutation Pmut= 0.04 et une variation de probabilité de croisement Pcross

Une constatation peut être faite concernant le Pcross = 0.6 est que la fonction d'adaptation n'atteignent pas la solution optimale . Au temps qu'elle est atteinte dans le cas des Pcross = 0.7et Pcross= 0.65. Nous pouvons remarquer que la convergence est plus lente quand la probabilité de croisement Pcross est égale à 0.7. La solution optimale est obtenue quand une valeur qui tend vers zéro de la fonction d'adaptation est atteinte, celle-ci est observée à

Pcross = 0.65.

Dans la partie suivante, la probabilité de croisement est fixé à Pcross = 0.65.

- Probabilité de Mutation Pmut : Nous avons utilisé la technique de mutation à échange reciproque pour construire notre AG. Pour déterminer le choix de la probabilité de mutation Pmut, nous avons varié les valeurs entre 0.02 et 0.04. L'ensembles des probabilités de mutation que nous avons utilisé est { 0.02, 0.03, 0.04 }.

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CHAPITRE 4. EXPÉRIMENTATION ET ÉVALUATION

FIGURE 4.12 - Courbe représentant l'évaluation du Fitness dans le cas de probabilité de croisement Pcross = 0.65 et une variation de probabilité de mutation Pmut

Une constatation peut être faite concernant la fonction d'adaptation est que celle ci atteint la solution optimale dans le cas de Pmut= 0.03.

Après certaines expériences, afin de choisir la probabilité de croisement et de mutation, les valeurs choisies sont égales respectivement à Pcross = 0.65 et Pmut = 0.03, car la vitesse de convergence est plus rapide avec ces valeurs.

- Taille de la population initiale :

Dans le même contexte, nous avons effectué des expériences pour observer l'influence de la taille de la population. Nous avons utilisé les paramètres prédéfinis initialement (Tableau-4.1) et les résultats des expériences précédentes : le croisement à 1-point de coupure avec la probabilité Pcross = 0.65 et la mutation à échange réciproque avec la probabilité Pmut = 0.03

.

Nos résultats obtenues sont basés sur une population initiale de 100 individus, nous avons effectué des expériences avec une population de plus grande taille, c'est-à-dire une population de 200 individus. La figure-4.13 représente l'évaluation moyenne de la fonction Fitness sur notre population choisie et sur une population plus élargie.

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CHAPITRE 4. EXPÉRIMENTATION ET ÉVALUATION

FIGURE 4.13 - Comparaison de la convergence du Fitness pour deux populations de tailles différentes

Nous avons observé, que la vitesse de convergence des deux populations, est presque la même. La solution optimale est atteinte à la 800ème génération (figure-4.13). Donc, il est mieux d'utiliser une population de taille égale à 100 individus au lieu de 200 car le temps de calcul pour une population de grande taille est plus lent.

Ces expériences nous ont permis de fixer certaines valeurs des paramètres. Ces derniers concernent le choix des valeurs des probabilités des opérateurs de mutation et de croisement et l'influence de la taille de la population. Ces valeurs obtenues combiner avec les valeurs prédéfinis initialement (Tableau-4.2) seront utilisés pour la sélection de primitives.

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"Je ne pense pas qu'un écrivain puisse avoir de profondes assises s'il n'a pas ressenti avec amertume les injustices de la société ou il vit"   Thomas Lanier dit Tennessie Williams