De Genève Faculté Des Sciences

Genetic Programming Methodology, Parallelization and Applications THÈSE présentée à la Faculté des sciences de l'Université de Genève pour obtenir le grade de Docteur ès sciences mention Informatique par Mouloud OUSSAIDÈNE de Tizi-Ouzou (Kabylie), Algérie Thèse N o 2888 GENÈVE Atelier de reproduction de la section de physique 1997 Remerciements J'aimerais adresser mes remerciements au Professeur Paolo Zanella pour avoir accepté de diriger cette thèse en m'accueillant dans son équipe de recherche et m'offrir ainsi la chance d'entreprendre ce travail. Mes remerciements vont au Professeur Christian Pellegrini pour m'avoir fait l'honneur de participer à mon comité de thèse et pour l'intérêt qu'il a porté à mes travaux. J'aimerais remercier le Docteur Bastien Chopard pour m'avoir offert son entière disponibilité tout au long de ce travail. J'apprécie ses qualités aussi bien scientifiques qu'humaines. Son esprit si prompt à saisir l'essentiel d'un problème, son ouverture d'esprit fort agréable ainsi que sa volonté d'aller toujours plus loin ont permis à cette thèse d'atteindre une qualité reconnue au niveau international. J'aimerais lui exprimer ici ma profonde gratitude pour sa tolérance et tout le soutien qu'il m'a apporté durant cette recherche. Docteur Marco Tomassini est l'instigateur potentiel de ce projet. Je le remercie tout particulièrement pour la confiance qu'il a mise en moi quant à la réalisation et l'aboutissement de ce travail. Il a toujours apporté de nouvelles idées dans chacune de nos réunions et a su créer une atmosphère de recherche stimulante et fructueuse au sein de notre groupe. Nous avons entretenu des rapports aussi bien professionnels qu'amicaux, et je tiens à le remercier pour tous les conseils précieux qu'il m'a prodigués et la compétence dont il m'a fait part, entre autres, en algorithmes génétiques qui constituent les fondements de cette thèse. Docteur Olivier Pictet m'a initié au domaine financier et m'a apporté une expertise inestimable. Je le remercie pour les données financières qu'il a mises à ma disposition et offrant ainsi à cette thèse la possibilité de sortir du monde académique et de traiter un problème du monde réel aussi complexe que le marché financier. Résumé Les algorithmes évolutionnistes, dont les algorithmes génétiques, sont des techniques de recherche adaptatives s'inspirant des mécanismes de sélection naturelle. Il s'agit de procédures itératives qui se déroulent comme suit: