Memetischer Algorithmus

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Wechseln zu: Navigation, Suche

Memetische Algorithmen sind ein populationsbasierter Ansatz für die heuristische Suche bei Optimierungsproblemen. Für einige Problemstellungen haben sie sich als effizienter erwiesen als reine genetische Algorithmen. Einige Forscher betrachten sie als hybride genetische Algorithmen oder parallele genetische Algorithmen.

Geht man von genetischen Algorithmen aus und ergänzt sie um lokale Suchfunktionen, nennt man dies einen memetischen Algorithmus.

Memetische Algorithmen wurden bereits auf eine Vielzahl realer Problemstellungen angewandt, zum Beispiel zur Erstellung eines universitären Stundenplans, zur Vorhersage von Proteinstrukturen oder zur Berechnung von Flugbahnen.

Die Memetik ist eine Forschungsrichtung, in der evolutionäre Prozesse untersucht werden, die bei der Verbreitung und Veränderung von Ideen und anderen kulturellen Konzepten auftreten. Diese Prozesse können als natürliches Vorbild für die beschriebenen Algorithmen aufgefasst werden, daher die Bezeichnung memetisch.

Referenzen[Bearbeiten]

  • P. Moscato, On Evolution, Search, Optimization, Genetic Algorithms and Martial Arts: Towards Memetic Algorithms, Caltech Concurrent Computation Program, C3P Report 826, (1989).
  • Recent Advances in Memetic Algorithms, Series: Studies in Fuzziness and Soft Computing, Vol. 166, Hart, William E.; Krasnogor, N.; Smith, J.E. (Eds.), 2005