- Ajout de la méthode de cotation dans l’algorithme génétique
- Association du choix de reproduction des individus en fonction des cotes de chaque membre
- Premiers tests : obtention de la moyenne d’individus et de générations nécessaires pour avoir un résultat correct (taux d’erreurs faible)
- Création d’un choix de « démo », qui permet de regarder l’évolution des générations successives
- Passage en multi-processing pour la création de plusieurs populations simultanées
- Création d’une méthode permettant la détection de « fin d’évolution » (individus égaux)
- Association des populations entre-elles : l’individu final de chaque population devient un individu de la population globale
- Derniers tests : algorithme fonctionnel et résolution du sudoku avec taux d’erreur souhaité nul.
- Si efficacité non suffisante, recherche de nouveaux moyens de progresser.
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