1. Introduction Contexte et inspiration biologique. - 1. 1 Contexte biologique. - 1. 2 Algorithme génétique conventionnel. - 1. 3 Théorie et hypothèse. - 1. 4 Un exemple simple. - 2. Modification dans l'algorithme génétique. - 2. 1 Représentation des chromosomes. - 2. 2 Fonctions objectives et de fitness. - 2. 3 Méthodes de sélection. - 2. 4 Opérations génétiques. - 2. 5 Schéma de remplacement. - 3. Caractéristiques intrinsèques. - 3. 1 Algorithme génétique parallèle. - 3. 2 Objectif multiple. - 3. 3 Robustesse. - 3. 4 Multimodal. - 3. 5 Contraintes. - 4. Applications avancées de l'AG. - 4. 1 Étude de cas 1 : AG dans l'estimation du retard temporel. - 4. 2 Étude de cas 2 : AG dans le contrôle actif du bruit. - 4. 3 Étude de cas 3 : GA en reconnaissance automatique de la parole. - 5. Algorithme génétique hiérarchique. - 5. 1 Inspiration biologique. - 5. 2 Formulation hiérarchique des chromosomes. - 5. 3 Opérations génétiques. - 5. 4 Approche à objectifs multiples. - 6. Optimisation du filtrage. - 6. 1 Conception de filtre RII numérique. - 6. 2 Conception de contrôleur H-infini. - 7. Technologies émergentes. - 7. 1 Réseaux de neurones. - 7. 2 Logique floue. - Annexe A. - Annexe B. - Annexe C. - Annexe D. - Annexe E. - Annexe F. - Références. Langue : anglais