Il a été observé que l'exécution des heuristiques de recherche aléatoire dépend d'un ou de plusieurs paramètres. Un certain nombre de résultats montrent un avantage des paramètres dynamiques, c'est-à-dire que les paramètres de l'algorithme sont modifiés au cours de son exécution. Dans ce travail, nous montrons que la complexité de la boîte noire sans biais de la classe de fonction de référence OneMax est $n ln(n) - cn pm o(n)$ pour une constante $c$ comprise entre $0.2539$ et $0.2665$. L'exécution peut être réalisé avec un algorithme simple de type-(1+1) utilisant une puissance de mutation fitness dépendant. Une fois traduite dans le cas du budget fixe, notre algorithme trouve des solutions plus proches de l'optimum de 13% que celles des meilleurs algorithmes connus.Basé sur la puissance de mutation optimale analysée pour OneMaX, nous montrons qu'un choix auto-ajusté du nombre de bits à retourner atteint le même temps d'exécution (excepté $o(n)$ termes inférieurs) et le même (asymptotique) 13% amélioration de la fitness-distance par rapport au RLS. Le mécanisme d'ajustement doit apprendre de manière adaptative la puissance de mutation actuellement optimale des itérations précédentes. Cela vise à la fois à exploiter le fait que des problèmes généralement différents peuvent nécessiter des puissances de mutation différentes et que, pour un problème fixe, différentes puissances peuvent devenir optimales à différentes étapes du processus d'optimisation.Nous étendons ensuite notre stratégie d'auto-ajustement aux algorithmes évolutifs basés sur la population dans des espaces discrets de recherche. Grosso modo, il consiste à créer la moitié de la descendance avec un taux de mutation qui est deux fois plus élevé que le taux de mutation actuel et l'autre moitié avec la moitié du taux actuel. Le taux de mutation est ensuite mis à jour au taux utilisé dans cette sous-population qui contient la meilleure descendance. Nous analysons comment l'algorithme d'évolution $(1+lambda)$ avec ce taux de mutation auto-ajustable optimise la fonction de test OneMax. Nous montrons que cette version dynamique de $(1+lambda)$~EA trouve l'optimum dans un temps d'optimisation attendu (nombre d'évaluations de la fitness) de $O(nlambda/loglambda+nlog n)$. Le temps est asymptotiquement plus petit que le temps d'optimisation de l'EA classique $(1+lambda)$. Des travaux antérieurs montrent que cette performance est la meilleure possible parmi tous les algorithmes de boîtes noires sans biais unaire basés sur des mutations $lambda$-parallèles.Nous proposons et analysons également une version auto-réglage de l'algorithme évolutionnaire $(1,lambda)$ dans lequel le taux de mutation actuel fait partie de l'individu et donc également sujet à mutation. Une analyse d'exécution rigoureuse sur la fonction de référence OneMax révèle qu'un simple schéma de mutation pour le taux conduit à un temps d'optimisation attendu du meilleur $O(nlambda/loglambda+nlog n)$. Notre résultat montre que l'auto-réglage dans le calcul évolutif peut trouver automatiquement des paramètres optimaux complexes. En même temps, cela prouve qu'un schéma d'auto-ajustement relativement compliqué pour le taux de mutation peut être remplacé par notre schéma endogène simple. / It has been observed that the runtime of randomized search heuristics depend on one or more parameters. A number of results show an advantage of dynamic parameter settings, that is, the parameters of the algorithm are changed during its execution. In this work, we prove that the unary unbiased black-box complexity of the OneMax benchmark function class is $n ln(n) - cn pm o(n)$ for a constant $c$ which is between $0.2539$ and $0.2665$. This runtime can be achieved with a simple (1+1)-type algorithm using a fitness-dependent mutation strength. When translated into the fixed-budget perspective, our algorithm finds solutions which are roughly 13% closer to the optimum than those of the best previously known algorithms.Based on the analyzed optimal mutation strength for OneMax, we show that a self-adjusting choice of the number of bits to be flipped attains the same runtime (apart from $o(n)$ lower-order terms) and the same (asymptotic) 13% fitness-distance improvement over RLS. The adjusting mechanism is to adaptively learn the currently optimal mutation strength from previous iterations. This aims both at exploiting that generally different problems may need different mutation strengths and that for a fixed problem different strengths may become optimal in different stages of the optimization process.We then extend our self-adjusting strategy to population-based evolutionary algorithms in discrete search spaces. Roughly speaking, it consists of creating half the offspring with a mutation rate that is twice the current mutation rate and the other half with half the current rate. The mutation rate is then updated to the rate used in that subpopulation which contains the best offspring. We analyze how the $(1+lambda)$ evolutionary algorithm with this self-adjusting mutation rate optimizes the OneMax test function. We prove that this dynamic version of the $(1+lambda)$~EA finds the optimum in an expected optimization time (number of fitness evaluations) of $O(nlambda/loglambda+nlog n)$. This time is asymptotically smaller than the optimization time of the classic $(1+lambda)$ EA. Previous work shows that this performance is best-possible among all $lambda$-parallel mutation-based unbiased black-box algorithms.We also propose and analyze a self-adaptive version of the $(1,lambda)$ evolutionary algorithm in which the current mutation rate is part of the individual and thus also subject to mutation. A rigorous runtime analysis on the OneMax benchmark function reveals that a simple local mutation scheme for the rate leads to an expected optimization time of the best possible $O(nlambda/loglambda+nlog n)$. Our result shows that self-adaptation in evolutionary computation can find complex optimal parameter settings on the fly. At the same time, it proves that a relatively complicated self-adjusting scheme for the mutation rate can be replaced by our simple endogenous scheme.

Différentes composantes des systèmes de traduction automatique statistique sont considérées comme des problèmes d'optimisations. En effet, l'apprentissage du modèle de traduction, le décodage et l'optimisation des poids de la fonction log-linéaire sont trois importants problèmes d'optimisation. Savoir définir les bons algorithmes pour les résoudre est l'une des tâches les plus importantes afin de mettre en place un système de traduction performant. Plusieurs algorithmes d'optimisation sont proposés pour traiter les problèmes d'optimisation du décodeur. Ils sont combinés pour résoudre, d'une part, le problème de décodage qui produit une traduction dans la langue cible d'une phrase source, d'autre part, le problème d'optimisation des poids des scores combinés dans la fonction log-linéaire pour d'évaluation des hypothèses de traduction au cours du décodage. Le système de traduction statistique de référence est basé sur un algorithme de recherche en faisceau pour le décodage, et un algorithme de recherche linéaire pour l'optimisation des poids associés aux scores. Nous proposons un nouveau système de traduction avec un décodeur entièrement basé sur les algorithmes génétiques. Les algorithmes génétiques sont des algorithmes d'optimisation bio-inspirés qui simulent le processus de l'évolution naturelle des espèces. Ils permettent de manipuler un ensemble de solutions à travers plusieurs itérations pour converger vers des solutions optimales. Ce travail, nous permet d'étudier l'efficacité des algorithmes génétiques pour la traduction automatique statistique. L'originalité de notre proposition est de proposer deux algorithmes : un algorithme génétique, appelé GAMaT, comme décodeur pour un système de traduction statistique à base de segments, et un algorithme génétique, appelé GAWO, pour l'optimisation des poids de la fonction log-linéaire afin de l'utiliser comme fonction fitness pour GAMaT. Nous proposons également, une approche neuronale pour définir une nouvelle fonction fitness pour GAMaT. Cette approche consiste à utiliser un réseau de neurones pour l'apprentissage d'une fonction qui combine plusieurs scores, évaluant différents aspects d'une hypothèse de traduction, combinés auparavant dans la fonction log-linéaire, et qui prédit le score BLEU de cette hypothèse de traduction. Ce travail, nous a permis de proposer un nouveau système de traduction automatique statistique ayant un décodeur entièrement basé sur des algorithmes génétiques / Different components of statistical machine translation systems are considered as optimization problems. Indeed, the learning of the translation model, the decoding and the optimization of the weights of the log-linear function are three important optimization problems. Knowing how to define the right algorithms to solve them is one of the most important tasks in order to build an efficient translation system. Several optimization algorithms are proposed to deal with decoder optimization problems. They are combined to solve, on the one hand, the decoding problem that produces a translation in the target language for each source sentence, on the other hand, to solve the problem of optimizing the weights of the combined scores in the log-linear function to fix the translation evaluation function during the decoding. The reference system in statistical translation is based on a beam-search algorithm for the decoding, and a line search algorithm for optimizing the weights associated to the scores. We propose a new statistical translation system with a decoder entirely based on genetic algorithms. Genetic algorithms are bio-inspired optimization algorithms that simulate the natural process of evolution of species. They allow to handle a set of solutions through several iterations to converge towards optimal solutions. This work allows us to study the efficiency of the genetic algorithms for machine translation. The originality of our work is the proposition of two algorithms: a genetic algorithm, called GAMaT, as a decoder for a phrase-based machine translation system, and a second genetic algorithm, called GAWO, for optimizing the weights of the log-linear function in order to use it as a fitness function for GAMaT. We propose also, a neuronal approach to define a new fitness function for GAMaT. This approach consists in using a neural network to learn a function that combines several scores, which evaluate different aspects of a translation hypothesis, previously combined in the log-linear function, and that predicts the BLEU score of this translation hypothesis. This work allowed us to propose a new machine translation system with a decoder entirely based on genetic algorithms