กระบวนการ Memetic เป็นกระบวนการแบบ ไฮบริด ของ Genetic Algorithm กับการค้นหาแบบเฉพาะ พื้นที่ (Local search) ซึ่งขั้นตอนวิธีการนี้ได้แนวคิดมาจาก ทฤษฎี Memetics ของ Dawkins (1976) ดังนั้น Moscato กับ Norman จึงเรียกวิธีการนี้ว่า Memetic Algorithm เพื่อเป็นการให้เกียติแก่ Dawkins โดย โคโมโซม ซึ่งเรียกในวิธีการ แบบ Genetic Algorithm ซึ่งแทนคำตอบของปัญหา หรือเรียกอีกอย่างนึงว่า Fitness Fucntion แต่ใน Memetic Algorithm เรียกแทน โครโมโซมว่า มีมี โดยขั้นตอนคร่าวๆจะคล้ายกับ Genetic Algorithm กล่าว คือ คำตอบของปัญหา โดยใช้วิธีการสุ่ม แทนเป็นโครโมโซม หรือ มีมี จากนั้น จะทำการ สลับสายพันธ์ ระหว่าง โครโมโซม พ่อ กับ แม่ (Crossover) หรือ เรียงกลายพันธ์ ด้วยตัวมันเอง (Mutation) เพื่อสร้างคำตอบใหม่ หลังจากนั้น ก็ทำการค้นหาแบบ เฉพาะ พื้นที่ อาจจะใช้วิธีการจัดกลุ่มของโนดใกล้เคียง เพื่อพัฒนาคำตอบด้อยที่สุดในกลุ่ม หรือ รักษาคำตอบที่ดี ก็ได้ ขึ้นอยู่กับ เทคนิค ในการทำ Local search ของเรา
หลังจากนั้น เราก็ทำการคำนวณค่า Fitness Fucntion อีกครั้งนึง
แล้วทำเก็บค่า เพื่อเปรียบเทียบกับ
Iteration ก่อน เพื่อหาค่า Best So far เป็นคำตอบของปัญหาต่อไป
ขอบคุณความรู้คะ...เป็นประโยชน์จัง ^^
เป็นประโยชน์มาครับ อยากรู้เรื่อง local search