Memetic Algorithm
Memetic Algorithm (MA) on populatsioonipõhine metaheuristika, mis ühendab evolutsioonilise algoritmi globaalse uurimise üksikute õppimisprotseduuride kohaliku ekspluateerimisega. Pablo Moscato poolt 1989. aastal Caltechis tutvustatud MA-d ammutavad Richard Dawkinsi kontseptsioonist meemist – kultuurilise transmissiooni üksusest – et modelleerida ideed, et lahendused võivad paraneda mitte ainult ristumise ja mutatsiooni kaudu, vaid ka üksikisiku täiustamise kaudu igas generatsioonis.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Genetiline algoritmOptimeerimine↔ compare
- HüperheuristikadOptimeerimine↔ compare
- Tabu otsingOptimeerimine↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →