Memetički algoritam
Memetički algoritam (MA) je metaheuristika zasnovana na populaciji koja kombinuje globalno istraživanje evolucionog algoritma sa lokalnom eksploatacijom procedura individualnog učenja. Uveden od strane Pabla Moskatoa 1989. godine na Caltech-u, MA se oslanjaju na koncept mema Ričarda Dokinsa — jedinice kulturne transmisije — kako bi modelovali ideju da se rešenja mogu poboljšati ne samo putem ukrštanja i mutacije, već i putem individualnog usavršavanja unutar svake generacije.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
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/sr/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
- Хипер-евристикеOptimizacija↔ compare
- Tabu SearchOptimizacija↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →