Los algoritmos meméticos constituyen un paradigma de optimización basado en la explotación sistemática del conocimiento acerca del problema que se desea resolver y de la combinación de ideas tomadas de diferentes metaheurísticas, tanto basadas
en población como basadas en búsqueda local. Como la mayoría de los algoritmos evolutivos, los meméticos también han sido usados para resolver problemas de optimización en el campo de la Inteligencia Artificial, gracias a su capacidad de explorar espacios de búsqueda complejos en tiempos razonables. En este artículo se presenta una propuesta de implementación de algoritmos multimeméticos (esto es, algo-
ritmos meméticos con capacidad de auto-generar las estrategias de búsqueda local) que emplea el sistema de Base de Datos CouchDB para manejar poblaciones persistentes y se hace un análisis del rendimiento que muestran estos algoritmos al resolver algunos problemas de optimización.
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