الخوارزمية الميمية
الخوارزمية الميمية (MA) هي استراتيجية فوقية (metaheuristic) قائمة على السكان تجمع بين الاستكشاف العالمي للخوارزمية التطورية والاستغلال المحلي لإجراءات التعلم الفردي. قدمها بابلو موسكاتو في عام 1989 في معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا (Caltech)، وتستمد الخوارزميات الميمية مفهوم 'الميم' لريتشارد دوكنز - وهو وحدة النقل الثقافي - لنمذجة فكرة أن الحلول يمكن أن تتحسن ليس فقط من خلال التقاطع (crossover) والطفرة (mutation) ولكن أيضًا من خلال التحسين الفردي داخل كل جيل.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Moscato, P. (1989). On evolution, search, optimization, genetic algorithms and martial arts: Towards memetic algorithms. Caltech Concurrent Computation Program Report 826. link ↗
- Neri, F., & Cotta, C. (2012). Memetic algorithms and memetic computing optimization: A literature review. Swarm and Evolutionary Computation, 2, 1–14. DOI: 10.1016/j.swevo.2011.11.003 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/optimization/memetic-algorithm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الخوارزمية الجينيةالتحسين↔ compare
- الخوارزميات الفائقةالتحسين↔ compare
- البحث المحظورالتحسين↔ compare