{"id":477140,"date":"2023-08-09T09:08:09","date_gmt":"2023-08-09T09:08:09","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:14:06","modified_gmt":"2023-09-05T11:14:06","slug":"evolutionary-computing","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wiki\/evolutionary-computing\/","title":{"rendered":"Informatique \u00e9volutive"},"content":{"rendered":"<p>L&#039;informatique \u00e9volutive repr\u00e9sente un terme g\u00e9n\u00e9rique qui fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 plusieurs algorithmes informatiques inspir\u00e9s de l&#039;\u00e9volution biologique, notamment la s\u00e9lection naturelle et l&#039;h\u00e9ritage g\u00e9n\u00e9tique. Ces algorithmes appliquent les principes de l&#039;\u00e9volution pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes du monde r\u00e9el, souvent li\u00e9s \u00e0 l&#039;optimisation et \u00e0 l&#039;apprentissage automatique. Ils font partie int\u00e9grante du domaine plus large de l\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n<h2>L&#039;origine et les premi\u00e8res mentions de l&#039;informatique \u00e9volutionniste<\/h2>\n<p>L\u2019informatique \u00e9volutionniste trouve ses racines dans les ann\u00e9es 1950 et 1960, \u00e9poque qui a marqu\u00e9 la naissance de l\u2019intelligence artificielle. Les premiers pionniers tels que Lawrence J. Fogel, John H. Holland et Hans-Paul Schwefel ont d\u00e9velopp\u00e9 ind\u00e9pendamment les premiers algorithmes \u00e9volutifs bas\u00e9s sur les principes de l&#039;\u00e9volution biologique.<\/p>\n<p>La premi\u00e8re mention d&#039;un algorithme ressemblant \u00e0 un mod\u00e8le de calcul \u00e9volutif se trouve dans les travaux de Fogel en 1966, o\u00f9 il a introduit la programmation \u00e9volutive comme m\u00e9thode de pr\u00e9diction adaptative du comportement en intelligence artificielle. \u00c0 peu pr\u00e8s \u00e0 la m\u00eame \u00e9poque, Holland d\u00e9veloppait des algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques, tandis que Schwefel lan\u00e7ait des strat\u00e9gies d&#039;\u00e9volution. Au cours des d\u00e9cennies suivantes, ces travaux fondateurs ont \u00e9volu\u00e9 vers le domaine complet que nous appelons aujourd\u2019hui l\u2019informatique \u00e9volutionnaire.<\/p>\n<h2>Aper\u00e7u d\u00e9taill\u00e9 de l&#039;informatique \u00e9volutive<\/h2>\n<p>L&#039;informatique \u00e9volutionniste est caract\u00e9ris\u00e9e par des algorithmes qui imitent les principes de l&#039;\u00e9volution biologique : reproduction, mutation, recombinaison et survie du plus fort. Ces techniques sont principalement appliqu\u00e9es aux t\u00e2ches de r\u00e9solution de probl\u00e8mes et d\u2019optimisation, l\u00e0 o\u00f9 les m\u00e9thodes traditionnelles peuvent s\u2019av\u00e9rer insuffisantes.<\/p>\n<p>Les principaux composants d&#039;un algorithme \u00e9volutif sont\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li>Une population de solutions candidates, souvent appel\u00e9es \u00ab individus \u00bb ou \u00ab ph\u00e9notypes \u00bb.<\/li>\n<li>Une fonction de fitness qui d\u00e9termine la qualit\u00e9 ou l&#039;ad\u00e9quation de la solution de chaque individu.<\/li>\n<li>Op\u00e9rateurs g\u00e9n\u00e9tiques, tels que la mutation et le croisement (recombinaison), qui modifient les individus de la population.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Les algorithmes informatiques \u00e9volutionnistes sont it\u00e9ratifs, chaque it\u00e9ration \u00e9tant appel\u00e9e une \u00ab g\u00e9n\u00e9ration \u00bb. \u00c0 chaque g\u00e9n\u00e9ration, la condition physique de chaque individu de la population est \u00e9valu\u00e9e. Les individus les plus aptes sont s\u00e9lectionn\u00e9s pour la reproduction, \u00e0 l&#039;aide d&#039;op\u00e9rateurs g\u00e9n\u00e9tiques pour produire la prochaine g\u00e9n\u00e9ration de solutions. Ce processus se poursuit jusqu&#039;\u00e0 ce qu&#039;une solution satisfaisante soit trouv\u00e9e ou qu&#039;un nombre pr\u00e9d\u00e9fini de g\u00e9n\u00e9rations soit atteint.<\/p>\n<h2>Structure interne de l&#039;informatique \u00e9volutive\u00a0: comment \u00e7a marche<\/h2>\n<p>Le flux op\u00e9rationnel d&#039;un processus informatique \u00e9volutif suit g\u00e9n\u00e9ralement ces \u00e9tapes\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li>Initialisation : L&#039;algorithme commence par g\u00e9n\u00e9rer une population de solutions al\u00e9atoires.<\/li>\n<li>\u00c9valuation\u00a0: la condition physique de chaque individu est \u00e9valu\u00e9e \u00e0 l&#039;aide d&#039;une fonction de condition physique.<\/li>\n<li>S\u00e9lection : Les individus sont s\u00e9lectionn\u00e9s pour la reproduction en fonction de leur aptitude.<\/li>\n<li>Variation\u00a0: des op\u00e9rateurs g\u00e9n\u00e9tiques (mutation et croisement) sont appliqu\u00e9s pour g\u00e9n\u00e9rer de nouveaux individus.<\/li>\n<li>Remplacement : Les nouveaux individus remplacent les individus les moins en forme de la population.<\/li>\n<li>R\u00e9siliation\u00a0: le processus se r\u00e9p\u00e8te \u00e0 partir de l&#039;\u00e9tape 2 jusqu&#039;\u00e0 ce qu&#039;une condition de r\u00e9siliation soit remplie.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ce processus cyclique est visualis\u00e9 sous la forme d\u2019un organigramme comme suit\u00a0:<\/p>\n<pre><div class=\"bg-black rounded-md mb-4\"><div class=\"flex items-center relative text-gray-200 bg-gray-800 px-4 py-2 text-xs font-sans justify-between rounded-t-md\"><span>rouiller<\/span><button class=\"flex ml-auto gap-2\"><svg stroke=\"currentColor\" fill=\"none\" stroke-width=\"2\" viewbox=\"0 0 24 24\" stroke-linecap=\"round\" stroke-linejoin=\"round\" class=\"h-4 w-4\" height=\"1em\" width=\"1em\" ><path d=\"M16 4h2a2 2 0 0 1 2 2v14a2 2 0 0 1-2 2H6a2 2 0 0 1-2-2V6a2 2 0 0 1 2-2h2\"><\/path><rect x=\"8\" y=\"2\" width=\"8\" height=\"4\" rx=\"1\" ry=\"1\"><\/rect><\/svg>Copier le code<\/button><\/div><div class=\"p-4 overflow-y-auto\"><code class=\"!whitespace-pre hljs language-rust\" data-no-translation=\"\">Initialization -<span class=\"hljs-punctuation\">-&gt;<\/span> Evaluation -<span class=\"hljs-punctuation\">-&gt;<\/span> Selection -<span class=\"hljs-punctuation\">-&gt;<\/span> Variation -<span class=\"hljs-punctuation\">-&gt;<\/span> Replacement -<span class=\"hljs-punctuation\">-&gt;<\/span> Termination\n         ^                                                                               |\n         |_______________________________________________________________________________|\n<\/code><\/div><\/div><\/pre>\n<h2>Principales caract\u00e9ristiques de l&#039;informatique \u00e9volutive<\/h2>\n<p>L\u2019informatique \u00e9volutive poss\u00e8de plusieurs fonctionnalit\u00e9s cl\u00e9s qui contribuent \u00e0 sa large applicabilit\u00e9\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Recherche globale\u00a0:<\/strong> Les algorithmes \u00e9volutionnaires maintiennent une population de solutions et explorent simultan\u00e9ment plusieurs points dans l\u2019espace de recherche, ce qui les rend efficaces pour trouver des optima globaux dans des espaces de recherche complexes.<\/li>\n<li><strong>Adaptabilit\u00e9:<\/strong> Ces algorithmes sont capables de s\u2019adapter \u00e0 des environnements dynamiques, ce qui les rend adapt\u00e9s aux probl\u00e8mes o\u00f9 le paysage du fitness \u00e9volue au fil du temps.<\/li>\n<li><strong>Parall\u00e9lisme:<\/strong> Les algorithmes \u00e9volutionnistes sont intrins\u00e8quement parall\u00e8les car ils \u00e9valuent plusieurs solutions simultan\u00e9ment. Cette fonctionnalit\u00e9 leur permet de tirer parti des architectures informatiques multic\u0153urs modernes.<\/li>\n<li><strong>Robustesse :<\/strong> Contrairement aux algorithmes d\u2019optimisation traditionnels, les algorithmes \u00e9volutionnaires ne sont pas facilement pi\u00e9g\u00e9s par les optima locaux et peuvent g\u00e9rer le bruit dans la fonction d\u2019\u00e9valuation.<\/li>\n<li><strong>Polyvalence:<\/strong> Les algorithmes \u00e9volutionnaires peuvent \u00eatre appliqu\u00e9s \u00e0 des probl\u00e8mes d&#039;optimisation discrets et continus et peuvent g\u00e9rer des contraintes et des sc\u00e9narios multi-objectifs.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Types d&#039;algorithmes informatiques \u00e9volutifs<\/h2>\n<p>Il existe plusieurs types d\u2019algorithmes informatiques \u00e9volutifs, chacun avec ses caract\u00e9ristiques uniques\u00a0:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Algorithme<\/th>\n<th>Principales caract\u00e9ristiques<\/th>\n<th>Zone d&#039;application<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Algorithmes g\u00e9n\u00e9tiques (AG)<\/td>\n<td>Fonctionne avec une repr\u00e9sentation de cha\u00eene binaire, utilise des op\u00e9rateurs de croisement et de mutation<\/td>\n<td>Optimisation, apprentissage automatique<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Programmation g\u00e9n\u00e9tique (GP)<\/td>\n<td>Fait \u00e9voluer des programmes ou des fonctions informatiques, g\u00e9n\u00e9ralement repr\u00e9sent\u00e9s sous forme de structures arborescentes<\/td>\n<td>R\u00e9gression symbolique, programmation automatique<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Strat\u00e9gies \u00e9volutives (ES)<\/td>\n<td>Utilise principalement des repr\u00e9sentations \u00e0 valeur r\u00e9elle, se concentre sur les taux de mutation auto-adaptatifs<\/td>\n<td>Optimisation continue<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Programmation \u00c9volutionnaire (EP)<\/td>\n<td>Semblable aux ES, mais diff\u00e8re dans la s\u00e9lection des parents et les sch\u00e9mas de survie<\/td>\n<td>Pr\u00e9diction de s\u00e9ries chronologiques, IA de jeu<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Evolution diff\u00e9rentielle (DE)<\/td>\n<td>Un type d&#039;ES qui excelle dans les probl\u00e8mes d&#039;optimisation num\u00e9rique<\/td>\n<td>Optimisation num\u00e9rique<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Optimisation des essaims de particules (PSO)<\/td>\n<td>Inspir\u00e9 par les comportements sociaux des troupeaux d&#039;oiseaux ou des bancs de poissons.<\/td>\n<td>Optimisation combinatoire, formation aux r\u00e9seaux de neurones<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Optimisation des colonies de fourmis (ACO)<\/td>\n<td>Bas\u00e9 sur le comportement des fourmis cherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture<\/td>\n<td>Probl\u00e8mes de routage, optimisation combinatoire<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Utilisation, probl\u00e8mes et solutions en informatique \u00e9volutive<\/h2>\n<p>L\u2019informatique \u00e9volutionniste est appliqu\u00e9e dans de nombreux domaines, notamment l\u2019intelligence artificielle, la conception technique, l\u2019exploration de donn\u00e9es, la mod\u00e9lisation \u00e9conomique, la th\u00e9orie des jeux et la bioinformatique, pour n\u2019en citer que quelques-uns. Cependant, malgr\u00e9 sa polyvalence, il fait face \u00e0 quelques d\u00e9fis :<\/p>\n<ol>\n<li><strong>R\u00e9glage des param\u00e8tres\u00a0:<\/strong> Les algorithmes \u00e9volutionnistes n\u00e9cessitent souvent un r\u00e9glage minutieux de leurs param\u00e8tres, tels que la taille de la population, le taux de mutation et le taux de croisement, ce qui peut prendre du temps.<\/li>\n<li><strong>Co\u00fbt de calcul\u00a0:<\/strong> En raison de leur nature it\u00e9rative et de la n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019\u00e9valuer l\u2019ad\u00e9quation de plusieurs solutions, les algorithmes \u00e9volutionnaires peuvent \u00eatre co\u00fbteux en termes de calcul.<\/li>\n<li><strong>Convergence pr\u00e9matur\u00e9e\u00a0:<\/strong> Parfois, les algorithmes \u00e9volutionnaires peuvent converger trop rapidement vers une solution sous-optimale, un probl\u00e8me appel\u00e9 convergence pr\u00e9matur\u00e9e.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Pour contrer ces probl\u00e8mes, diverses strat\u00e9gies sont adopt\u00e9es\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Param\u00e9trage adaptatif\u00a0:<\/strong> Cela implique d&#039;ajuster dynamiquement les param\u00e8tres de l&#039;algorithme pendant son ex\u00e9cution en fonction de ses performances.<\/li>\n<li><strong>Traitement en parall\u00e8le:<\/strong> En tirant parti des capacit\u00e9s de traitement parall\u00e8le, le co\u00fbt de calcul peut \u00eatre consid\u00e9rablement r\u00e9duit.<\/li>\n<li><strong>Strat\u00e9gies de maintien de la diversit\u00e9\u00a0:<\/strong> Des techniques telles que le surpeuplement, le partage de la condition physique ou la sp\u00e9ciation peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour maintenir la diversit\u00e9 de la population et emp\u00eacher une convergence pr\u00e9matur\u00e9e.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Informatique \u00e9volutionniste\u00a0: comparaisons et caract\u00e9ristiques<\/h2>\n<p>La comparaison de l\u2019informatique \u00e9volutive avec d\u2019autres paradigmes de r\u00e9solution de probl\u00e8mes, tels que les techniques d\u2019optimisation traditionnelles ou d\u2019autres algorithmes bio-inspir\u00e9s, r\u00e9v\u00e8le plusieurs caract\u00e9ristiques uniques\u00a0:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Caract\u00e9ristique<\/th>\n<th>Informatique \u00e9volutive<\/th>\n<th>Optimisation traditionnelle<\/th>\n<th>Autres algorithmes bio-inspir\u00e9s<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Type d&#039;optimisation<\/td>\n<td>Mondial<\/td>\n<td>Locale<\/td>\n<td>D\u00e9pend de l&#039;algorithme sp\u00e9cifique<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Bas\u00e9 sur la population<\/td>\n<td>Oui<\/td>\n<td>Non<\/td>\n<td>G\u00e9n\u00e9ralement<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>G\u00e8re les non-lin\u00e9arit\u00e9s<\/td>\n<td>Oui<\/td>\n<td>G\u00e9n\u00e9ralement non<\/td>\n<td>Oui<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>G\u00e8re la discr\u00e9tisation<\/td>\n<td>Oui<\/td>\n<td>G\u00e9n\u00e9ralement non<\/td>\n<td>Oui<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Parall\u00e9lisable<\/td>\n<td>Oui<\/td>\n<td>Non<\/td>\n<td>Oui<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>G\u00e8re les environnements dynamiques<\/td>\n<td>Oui<\/td>\n<td>Non<\/td>\n<td>Oui<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspectives futures et technologies \u00e9mergentes en informatique \u00e9volutive<\/h2>\n<p>L\u2019avenir de l\u2019informatique \u00e9volutive est prometteur, avec des avanc\u00e9es potentielles dans plusieurs directions. Certains d&#039;entre eux incluent\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Hybridation:<\/strong> La combinaison d&#039;algorithmes \u00e9volutifs avec d&#039;autres techniques, comme les r\u00e9seaux de neurones, les syst\u00e8mes flous ou d&#039;autres algorithmes d&#039;optimisation, peut am\u00e9liorer les capacit\u00e9s de r\u00e9solution de probl\u00e8mes.<\/li>\n<li><strong>Algorithmes co-\u00e9volutifs\u00a0:<\/strong> Celles-ci impliquent de multiples populations \u00e9volutives qui interagissent, offrant des solutions potentielles pour des syst\u00e8mes multi-agents complexes.<\/li>\n<li><strong>Algorithmes \u00e9volutionnaires quantiques\u00a0:<\/strong> Tirer parti de l\u2019informatique quantique peut conduire \u00e0 des algorithmes \u00e9volutifs plus rapides et plus efficaces.<\/li>\n<\/ol>\n<p>De plus, les chercheurs explorent des applications innovantes de l\u2019informatique \u00e9volutive dans des domaines \u00e9mergents comme l\u2019informatique quantique, la robotique en essaim, la m\u00e9decine personnalis\u00e9e et l\u2019\u00e9nergie durable.<\/p>\n<h2>L&#039;intersection des serveurs proxy et de l&#039;informatique \u00e9volutive<\/h2>\n<p>M\u00eame si l\u2019application de l\u2019informatique \u00e9volutive aux serveurs proxy n\u2019est peut-\u00eatre pas apparente au d\u00e9part, les deux domaines se recoupent de plusieurs mani\u00e8res notables\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>L&#039;\u00e9quilibrage de charge:<\/strong> Des algorithmes \u00e9volutifs peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour optimiser la r\u00e9partition du trafic r\u00e9seau entre les serveurs, en g\u00e9rant efficacement la charge sur plusieurs serveurs proxy.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9tection d&#039;une anomalie:<\/strong> En appliquant des algorithmes \u00e9volutifs aux donn\u00e9es de trafic r\u00e9seau, les serveurs proxy peuvent identifier et r\u00e9pondre \u00e0 des mod\u00e8les inhabituels, am\u00e9liorant ainsi la s\u00e9curit\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Configuration adaptative\u00a0:<\/strong> L&#039;informatique \u00e9volutive peut aider \u00e0 optimiser la configuration des serveurs proxy en fonction de l&#039;\u00e9volution dynamique des conditions du r\u00e9seau.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Liens connexes<\/h2>\n<p>Pour plus d\u2019informations sur l\u2019informatique \u00e9volutive, vous pouvez explorer les ressources suivantes\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li><a href=\"http:\/\/www.gp-field-guide.org.uk\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Un guide de terrain sur la programmation g\u00e9n\u00e9tique<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/cs.gmu.edu\/~sean\/book\/metaheuristics\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">L&#039;essentiel de la m\u00e9taheuristique<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/link.springer.com\/book\/10.1007\/978-3-662-44874-8\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Introduction \u00e0 l&#039;informatique \u00e9volutionniste<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.mitpressjournals.org\/loi\/evco\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Calcul \u00e9volutif<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<p>N&#039;oubliez pas que le domaine de l&#039;informatique \u00e9volutive est vaste et en constante \u00e9volution. Restez curieux et continuez \u00e0 explorer\u00a0!<\/p>","protected":false},"featured_media":468343,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-477140","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Evolutionary Computing: A Comprehensive Guide<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is evolutionary computing?","answer":"<p>Evolutionary computing represents several computational algorithms inspired by biological evolution, including natural selection and genetic inheritance. These algorithms apply principles of evolution to solve complex real-world problems, often relating to optimization and machine learning.<\/p>"},{"question":"When was evolutionary computing first introduced?","answer":"<p>Evolutionary computing can trace its origins back to the 1950s and 60s, an era that marked the birth of artificial intelligence. The first mention of an algorithm resembling an evolutionary computation model is found in Lawrence J. Fogel's work in 1966.<\/p>"},{"question":"How does evolutionary computing work?","answer":"<p>Evolutionary computing algorithms emulate the principles of biological evolution: reproduction, mutation, recombination, and survival of the fittest. These techniques are mainly applied in problem-solving and optimization tasks, with each iteration termed a \"generation\". The fittest individuals are selected for reproduction, using genetic operators to produce the next generation of solutions.<\/p>"},{"question":"What are the key features of evolutionary computing?","answer":"<p>Key features of evolutionary computing include global search, adaptability, parallelism, robustness, and versatility. These attributes contribute to its wide-ranging applicability.<\/p>"},{"question":"What types of evolutionary computing algorithms exist?","answer":"<p>There are several types of evolutionary computing algorithms, including Genetic Algorithms (GAs), Genetic Programming (GP), Evolutionary Strategies (ESs), Evolutionary Programming (EP), Differential Evolution (DE), Particle Swarm Optimization (PSO), and Ant Colony Optimization (ACO).<\/p>"},{"question":"What are the common uses of evolutionary computing?","answer":"<p>Evolutionary computing is used in various fields such as artificial intelligence, engineering design, data mining, economic modeling, game theory, and bioinformatics. It's often applied in areas where traditional problem-solving and optimization techniques may fall short.<\/p>"},{"question":"What challenges does evolutionary computing face?","answer":"<p>Challenges in evolutionary computing include parameter tuning, computational cost, and premature convergence. However, strategies such as adaptive parameter setting, parallel computing, and diversity maintenance strategies can be used to counter these issues.<\/p>"},{"question":"What is the future perspective of evolutionary computing?","answer":"<p>The future of evolutionary computing is promising, with potential breakthroughs in hybridization, co-evolutionary algorithms, and quantum evolutionary algorithms. Researchers are also exploring innovative applications in fields like quantum computing, swarm robotics, personalized medicine, and sustainable energy.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be associated with evolutionary computing?","answer":"<p>Evolutionary computing can optimize the distribution of network traffic among servers, effectively managing the load across multiple proxy servers. It can also enhance security by identifying and responding to unusual patterns in network traffic data. Additionally, it can optimize the configuration of proxy servers based on dynamically changing network conditions.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477140","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477140\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468343"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477140"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}