Меметичний алгоритм
Меметичний алгоритм (МА) — це популяційно-орієнтований метаевристичний метод, який поєднує глобальне дослідження еволюційного алгоритму з локальною експлуатацією процедур індивідуального навчання. Запропоновані Пабло Москато у 1989 році в Калтеху, МА спираються на концепцію мему Річарда Докінза — одиниці культурної передачі — для моделювання ідеї, що розв'язки можуть покращуватися не лише через схрещування та мутацію, але й через індивідуальне вдосконалення в межах кожного покоління.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 2). Memetic Algorithms (Hybrid Evolutionary + Local Search). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Генетичний алгоритмОптимізація↔ compare
- ГіперевристикиОптимізація↔ compare
- Tabu SearchОптимізація↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →