Abstract FR:

Ce travail de these concerne l'analyse d'algorithmes d'evolution et leurs applications dans differents problemes d'optimisation globale. Dans une premiere partie, nous decrivons avec precision les differentes etapes qui animent un algorithme genetique. Nous presentons alors plusieurs representations des individus de la population ainsi que differents operateurs de croisement et de mutation. Ensuite, dans une deuxieme partie, nous abordons la resolution par algorithme genetique de problemes d'inversion de modeles de vitesses de propagation acoustique en geophysique petroliere. Pour ce faire, nous utilisons dans un premier temps un probleme inverse base sur l'equation complete des ondes acoustiques 2d et sur l'erreur moindres carres sur les sismogrammes. Puis, un deuxieme probleme inverse est formule dans le domaine profondeur avant sommation. Ce dernier se base sur le procede de migration de claerbout, l'approximation paraxiale du champ d'ondes et le calcul du maximum de semblance. Apres avoir montre les avantages et les inconvenients respectifs de ces deux approches, nous proposons une methode couplee reposant sur une representation des modeles constante par morceaux par des diagrammes de voronoi. Nous ameliorons ainsi la vitesse de convergence de l'algorithme et la precision des solutions. La troisieme et derniere partie concerne l'approximation de fonctions par elements finis p1 et par algorithme genetique. L'adaptativite des maillages elements finis est alors totalement geree par l'algorithme genetique et evite l'utilisation de familles d'estimateurs a posteriori. La methode proposee est efficace dans l'ensemble des cas 2d testes et pour le choix de la norme h 1 dans un probleme contraint.