ScholarGate
Avustaja
Process / pipelineMetaheuristics

Mేశారుgoritmi

Mేశారుgoritmi (MA) on populaatiopohjainen metaheuristiikka, joka yhdistää evoluutioalgoritmin globaalin etsinnän yksilöllisten oppimisprosessien paikalliseen hyödyntämiseen. Pablo Moscato esitteli sen vuonna 1989 Caltechissa. MA:t hyödyntävät Richard Dawkinsin käsitettä meemi – kulttuurisen siirtymisen yksikkö – mallintamaan ajatusta, että ratkaisut voivat parantua paitsi risteytyksen ja mutaation kautta, myös yksilöllisen jalostuksen kautta kussakin sukupolvessa.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Lähteet

  1. Moscato, P. (1989). On evolution, search, optimization, genetic algorithms and martial arts: Towards memetic algorithms. Caltech Concurrent Computation Program Report 826. link
  2. 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

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.

Compare side by side
ScholarGateMemetic Algorithm (Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search)). Haettu 2026-06-15 osoitteesta https://scholargate.app/fi/optimization/memetic-algorithm · Aineisto: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026