Memetički algoritam
Memetički algoritam (MA) je metaheuristika temeljena na populaciji koja kombinira globalno istraživanje evolucijskog algoritma s lokalnim iskorištavanjem postupaka individualnog učenja. Uveo ga je Pablo Moscato 1989. godine na Caltechu, a MA-ovi se oslanjaju na koncept mema Richarda Dawkinsa — jedinice kulturne transmisije — kako bi modelirali ideju da se rješenja mogu poboljšati ne samo križanjem i mutacijom, već i individualnim usavršavanjem unutar svake generacije.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Genetički algoritamOptimizacija↔ compare
- HiperheuristikeOptimizacija↔ compare
- Tabu SearchOptimizacija↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →