Résumé
Les algorithmes génétiques imitent l'évolution darwinienne pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes. La population de solutions évolue par sélection, croisement et mutation, convergeant progressivement vers l'optimum global. La trajectoire de cette convergence dans l'espace des solutions dessine des spirales caractéristiques.
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