Abstract-Kombinationen av evolutionära algoritmer med lokal sökning hette "memetiska algoritmer" (MAs) (Moscato, 1989). Dessa metoder är inspirerade av modeller av naturliga system som kombinerar en populations evolutionära anpassning med individuellt lärande under medlemmarnas livstider. Dessutom är MAs inspirerade av Richard Dawkins koncept om ett meme, som representerar en enhet för kulturell utveckling som kan uppvisa lokal förfining (Dawkins, 1976). När det gäller MA:s avser "memes" strategierna (t.ex. lokal förfining, perturbation, eller konstruktiva metoder, etc.) som är anställda för att förbättra individer. I detta dokument granskar vi några verk om tillämpningen av MAs på välkända kombinatoriska optimeringsproblem, och placera dem i en ram som definieras av en allmän syntaktisk modell. Denna modell ger oss ett klassificeringssystem baserat på ett beräkningsbart index, som underlättar algoritmiska jämförelser och föreslår områden för framtida forskning. Dessutom, genom att ha en abstrakt modell för denna klass av metaheuristics, är det möjligt att utforska deras design utrymme och bättre förstå deras beteende från en teoretisk ståndpunkt. Vi illustrerar den teoretiska och praktiska relevansen av denna modell och taxonomi för MAs i samband med en diskussion om viktiga designfrågor som måste tas upp för att skapa effektiva och ändamålsenliga MAs. Index Terms-Design-frågor, evolutionära globala-lokala sökhybrider, memetiska algoritmer (MAs), modell, taxonomi.
I MAs avser "memes" de lokala sökoperatörer som används för att förbättra EAS REF:s lokala sökförmåga.
A tutorial for competent memetic algorithms: model, taxonomy, and design issues
{'venue': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'journal': 'IEEE Transactions on Evolutionary Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}