Algoritm memetic
Un algoritm memetic (MA) este o meta-euristică bazată pe populație, care combină explorarea globală a unui algoritm evolutiv cu exploatarea locală a procedurilor de învățare individuală. Introduse de Pablo Moscato în 1989 la Caltech, MA se inspiră din conceptul de „memă” al lui Richard Dawkins — o unitate de transmitere culturală — pentru a modela ideea că soluțiile se pot îmbunătăți nu numai prin încrucișare (crossover) și mutație, ci și prin rafinare individuală în cadrul fiecărei generații.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Algoritm GeneticOptimizare↔ compare
- Hiper-euristiciOptimizare↔ compare
- Metaeuristică de Căutare LocalăOptimizare↔ compare
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →