ScholarGate
עוזר
Process / pipelineMetaheuristics

אלגוריתם ממטי

אלגוריתם ממטי (MA) הוא מטה-היוריסטיקה מבוססת-אוכלוסייה המשלבת חיפוש גלובלי של אלגוריתם אבולוציוני עם ניצול מקומי של הליכי למידה פרטניים. אלגוריתמים ממטיים, שהוצגו על ידי פבלו מוסקטו בשנת 1989 בקאלטק, שואבים השראה מתפיסת המם של ריצ'רד דוקינס – יחידה של העברה תרבותית – כדי למדל את הרעיון שפתרונות יכולים להשתפר לא רק באמצעות הצלבה ומוטציה, אלא גם באמצעות ליטוש פרטני בתוך כל דור.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/optimization/memetic-algorithm · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026