Меметический
Гібридний метод, заснований на ідеї Річарда Докінза про меме. Він зазвичай приймає форму алгоритму на основі сукупності в поєднанні з індивідуальними процедурами навчання, здатними виконувати локальні уточнення. Підкреслює використання проблемно-специфічних знань і намагається організувати точений і глобальний пошук синергетичним способом.
Еволюційні алгоритми являють собою евристичний підхід до проблем, які не можуть бути легко вирішені за полиномиальное час, таких як класично NP-складні завдання і все інше, що займе занадто багато для вичерпної обробки. При самостійному використанні вони зазвичай застосовуються для комбінаторних задач. Проте генетичні алгоритми часто вживаються в тандемі з іншими методами, діючи як швидкий спосіб знаходження кілька оптимальних початкових місць для роботи.
Передумова еволюційного алгоритму (відомого як радник) досить проста, враховуючи, що ви знайомі з процесом природного відбору. Вона містить чотири основних етапи:
- ініціалізація;
- вибір;
- генетичні оператори;
- завершення.
Кожен з цих кроків приблизно відповідає певному аспекту природного відбору і надає прості способи модульної реалізації цієї категорії алгоритмів. Простіше кажучи, в ЕА більш пристосовані члени виживуть і розмножуватися, в той час як непридатні учасники помруть і не внесуть свій внесок у генофонд наступних поколінь.
