Algorisme Memètic
Un Algorisme Memètic (MA) és una metaheurística basada en poblacions que combina l'exploració global d'un algorisme evolutiu amb l'explotació local de procediments d'aprenentatge individuals. Introduïts per Pablo Moscato el 1989 a Caltech, els MA s'inspiren en el concepte de Richard Dawkins del meme —una unitat de transmissió cultural— per modelar la idea que les solucions poden millorar no només a través del creuament i la mutació, sinó també mitjançant el refinament individual dins de cada generació.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- Algorisme genèticOptimització↔ compare
- HiperheurístiquesOptimització↔ compare
- Cerca TabuOptimització↔ compare
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →