Los problemas de optimización combinatoria son problemas de alta complejidad, cuyas mejores soluciones se han dado a través del uso de metaheurísticas. Los Algoritmos Meméticos (MA) hibridan un Algoritmo Genético (GA) con un Algoritmo de Búsqueda Local (LS), dando como resultado una metaheurística con ventajas en la exploración tanto global como local. La presente investigación propone un MA que ajusta durante la exploración su método y parámetros de Búsqueda Local dependiendo de la diversidad poblacional, así como en dicho ajuste se innova realizando también exploraciones por el espacio infactible de soluciones. El MA Autoadaptativo se pone a prueba utilizando el problema de la mochila o knapsack.