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Les algorithmes evolutionnaires sont des methodes d'optimisation stochastiques inspirees - grossierement - de l'evolution naturelle des populations. Methodes globales d'ordre zero, leur robustesse et leur souplesse leur permettent d'attaquer la resolution numerique de problemes difficiles a resoudre autrement. Mais c'est leur capacite a travailler sur des espaces de recherche non standards qui leur offre les perspectives les plus originales. Dans le domaine de l'optimisation topologique de formes, les resultats obtenus il y a quelques annees montraient la faisabilite de l'approche evolutionnaire, mais etaient limites par le fait que la complexite de l'espace de recherche etait liee a celle du maillage utilise lors de la simulation numerique. Cet article introduit un ensemble de representations compactes et non structurees dont la complexite n'est pas fixe, mais est ajustee par l'algorithme lui-meme. Les resultats presentes dans cet article montrent que leur utilisation permet de repousser les limites de l'optimisation topologique de formes evolutionnaire. Des resultats sur des problemes test simples tentent ensuite de comparer les merites des diverses approches proposees.

Représentations non structurées en optimisation topologique de formes par algorithmes évolutionnaires