Process / pipelineMetaheuristics
Memetic Algorithm (MA)
Memetic Algorithm (MA) は、進化的アルゴリズムのグローバル探索能力と、個々の学習手順によるローカル探索能力を組み合わせた集団ベースのメタヒューリスティック手法である。1989年にカルテックのPablo Moscatoによって導入されたMAは、リチャード・ドーキンスの「ミーム」（文化伝達の単位）の概念を借用し、解が交叉や突然変異だけでなく、各世代内での個々の洗練によっても改善されるという考え方をモデル化している。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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 →