{"id":7765,"date":"2020-03-16T10:36:39","date_gmt":"2020-03-16T09:36:39","guid":{"rendered":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/?page_id=7765"},"modified":"2022-12-03T23:03:46","modified_gmt":"2022-12-03T22:03:46","slug":"algorithme-memetique","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmos-basados-en-la-fisica\/algoritmo-memetico\/","title":{"rendered":"Algoritmo mem\u00e9tico"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-page\" data-elementor-id=\"7765\" class=\"elementor elementor-7765\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-32771fe elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"32771fe\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-78bb48a\" data-id=\"78bb48a\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5911985 elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"5911985\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmos-basados-en-la-fisica\/\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Algoritmos f\u00edsicos<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-ada0ceb\" data-id=\"ada0ceb\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cbd4e3e elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"cbd4e3e\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Pagina de inicio<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-33 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5531360\" data-id=\"5531360\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6498d2f elementor-align-justify elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6498d2f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm\" href=\"https:\/\/fr.wikipedia.org\/wiki\/Algorithme_m%C3%A9m%C3%A9tique\" target=\"_blank\" 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class=\"ez-toc-section\" id=\"Algorithme-memetique\"><\/span>Algoritmo mem\u00e9tico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p class=\"has-text-align-justify\">El algoritmo mem\u00e9tico est\u00e1 inspirado en la interacci\u00f3n de la evoluci\u00f3n gen\u00e9tica y la evoluci\u00f3n cultural. El darwinismo universal es la generalizaci\u00f3n de los genes m\u00e1s all\u00e1 de los sistemas biol\u00f3gicos a cualquier sistema donde las unidades discretas de informaci\u00f3n puedan ser heredadas y sujetas a fuerzas evolutivas de selecci\u00f3n y variaci\u00f3n. El t\u00e9rmino &quot;meme&quot; de la <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmico\/\">algoritmo<\/a> mem\u00e9tico se usa para referirse a informaci\u00f3n cultural discreta, lo que sugiere la interacci\u00f3n entre la evoluci\u00f3n gen\u00e9tica y cultural.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">El genotipo evoluciona de acuerdo con la interacci\u00f3n del fenotipo con el medio ambiente. Esta interacci\u00f3n se mide por fen\u00f3menos culturales que influyen en los mecanismos de selecci\u00f3n, e incluso en los mecanismos de emparejamiento y recombinaci\u00f3n. La informaci\u00f3n cultural se comparte entre los individuos y se difunde entre la poblaci\u00f3n en forma de memes relacionados con su aptitud o la aptitud que los memes confieren a las personas. En conjunto, la interacci\u00f3n del genotipo y el memotipo mejora la aptitud de la poblaci\u00f3n en el medio ambiente.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">El objetivo de la estrategia de procesamiento de la informaci\u00f3n es explotar una t\u00e9cnica de b\u00fasqueda global basada en la poblaci\u00f3n para ubicar ampliamente buenas \u00e1reas del espacio de b\u00fasqueda, combinado con el uso repetido de una heur\u00edstica de <a href=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/es\/algoritmos-estocasticos\/metodos-de-descenso\/\">busqueda local<\/a> por soluciones individuales para localizar el \u00f3ptimo local. Idealmente, el algoritmo mem\u00e9tico abarca la dualidad de la evoluci\u00f3n gen\u00e9tica y cultural, permitiendo la transmisi\u00f3n, selecci\u00f3n, herencia y variaci\u00f3n de memes y genes.<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-7763 size-full\" src=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/memetic.png\" alt=\"algoritmo mem\u00e9tico\" width=\"585\" height=\"368\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/memetic.png 585w, https:\/\/complex-systems-ai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/memetic-300x189.png 300w\" sizes=\"(max-width: 585px) 100vw, 585px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">El procedimiento anterior describe un algoritmo mem\u00e9tico simple o de primer orden que muestra la mejora de soluciones individuales distintas de una b\u00fasqueda global, pero no muestra la evoluci\u00f3n independiente de los memes.<\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-justify\">La b\u00fasqueda global proporciona un mecanismo de exploraci\u00f3n amplio, mientras que la mejora de la soluci\u00f3n individual a trav\u00e9s de la b\u00fasqueda local proporciona un mecanismo de explotaci\u00f3n. Se necesita un equilibrio entre los mecanismos locales y globales para garantizar que el sistema no converja prematuramente a un \u00f3ptimo local y no consuma recursos inform\u00e1ticos innecesarios. La b\u00fasqueda local debe ser espec\u00edfica del problema y la representaci\u00f3n, mientras que la b\u00fasqueda global puede ser gen\u00e9rica y no espec\u00edfica (cuadro negro). Se han aplicado algoritmos mem\u00e9ticos a una variedad de \u00e1reas de problemas continuos, combinatorios y de optimizaci\u00f3n de restricciones.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Algoritmos f\u00edsicos Wiki P\u00e1gina de inicio Algoritmo mem\u00e9tico El algoritmo mem\u00e9tico est\u00e1 inspirado en la interacci\u00f3n de la evoluci\u00f3n gen\u00e9tica y la evoluci\u00f3n cultural. 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