La détection CFAR, présente l''avantage de l''utilisation d''un seuil adaptatif suivant la variation du bruit de l''environnement dans lequel la détection est effectuée. Aussi l''utilisation de détecteurs multiples avec un centre de fusion, permet l''amélioration de la détection par rapport aux systèmes à détecteur unique. Toutefois, le fait d''utiliser plusieurs détecteurs, mène à une situation plus complexe à résoudre, liée au système d''équations non linéaires, engendré par le développement des différentes probabilités. Ce travail propose une contribution à contourner la difficulté de la résolution de tels systèmes et donc d''améliorer la qualité de la détection par l''utilisation de techniques efficaces. Des algorithmes évolutionnaires ont été proposés pour différents tests, suivant plusieurs situations. Ces dernières, considèrent des environnements de détection distincts, des types de détecteurs variés, ainsi que plusieurs variantes d''AEs englobant les algorithmes génétiques et les stratégies d''évolution. En dépit de la complexité de l''implémentation de ces techniques, celles-ci présentent une solution efficace à la résolution de ce genre de problèmes.
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