Меметичен алгоритъм
Меметичен алгоритъм (МА) е базирана на популация метаевристика, която комбинира глобалното изследване на еволюционен алгоритъм с локалната експлоатация на процедури за индивидуално обучение. Въведени от Пабло Москато през 1989 г. в Caltech, МА черпят от концепцията на Ричард Докинс за мема — единица за културно предаване — за да моделират идеята, че решенията могат да се подобряват не само чрез кръстосване и мутация, но и чрез индивидуално усъвършенстване във всяко поколение.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- 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 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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.
- Генетичен алгоритъмОптимизация↔ compare
- Хипер-евристикиОптимизация↔ compare
- Tabu SearchОптимизация↔ compare
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →