Memetic Computing

模因被定义为存在于大脑中的可传递信息的基本单位，并通过模仿的过程在人群中传播。从算法的观点来看，迷因已经被认为是先验知识的构建块，以任意的计算表示（例如，局部搜索试探法、模糊规则、神经模型等），其已经由人或机器通过经验获得，并且可以被模仿（即，《模因计算》杂志欢迎将上述模因的社会文化概念纳入人工系统的论文，特别强调通过明确的先验知识整合来提高计算和人工智能技术在搜索、优化和机器学习方面的效率。该杂志的目标是成为一个高质量的理论和应用研究的出口，混合，知识驱动的计算方法，可以在以下任何一个模因论类别的特点：类型1：通用算法与人工启发式算法相结合，捕捉某种形式的先验领域知识;例如，可以是，传统的模因算法混合了进化全局搜索和特定问题局部搜索。类型2：算法能够自动选择，适应，和重用最合适的启发式从一个不同的池可用的选择;例如，可以是，- 学习全局搜索算子和多个局部搜索方案之间的映射，给定当前的优化问题。根据经验自主学习的算法，自适应地重新使用从相关问题中提取的数据和/或机器学习模型作为感兴趣的新目标任务中的先验知识;示例包括但不限于迁移学习和优化、多任务学习和优化、或任何其他多X进化学习和优化方法。