الگوریتم میمتیک (Memetic Algorithm - MA)، در ریاضیات (Mathematics)

انواع روش های بهینه سازی (Optimization Methods) را در آموزش زیر شرح دادیم :

الگوریتم میمتیک (Memetic Algorithm - MA) :

📌 معرفی

الگوریتم میمتیک (Memetic Algorithm - MA) ترکیبی از الگوریتم های تکاملی (جستجوی سراسری) با روش های جستجوی محلی (مانند الگوریتم های مبتنی بر گرادیان یا ابتکاری) است. مفهوم "مِم" (Meme) در مقابل "ژن" قرار دارد و به ایده هایی اشاره دارد که می توانند یاد گرفته و بهبود یابند.

🧠 ایده اصلی

در MA، پس از تولید نسل جدید با عملگرهای تکاملی (انتخاب، ترکیب، جهش)، یک مرحله جستجوی محلی روی برخی یا همه افراد اعمال می شود تا کیفیت آنها بهبود یابد. این ترکیب باعث می شود که الگوریتم هم قدرت اکتشاف سراسری داشته باشد و هم دقت جستجوی محلی.

🔧 مراحل اصلی

ایجاد جمعیت اولیه.

ارزیابی برازندگی.

حلقه اصلی تا شرط توقف:

انتخاب والدین.

ترکیب (Crossover) برای تولید فرزندان.

جهش (Mutation) روی فرزندان.

جستجوی محلی (Local Search): بهبود فرزندان (مثلا با روش نلدر-مید یا گرادیان کاهشی).

انتخاب و جایگزینی.

💼 کاربردها

مسائل بهینه سازی ترکیبیاتی مانند زمان بندی و مسیریابی.

مسائل مهندسی با فضای جستجوی پیچیده.

یادگیری ماشین و بهینه سازی فراپارامترها.