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1、“遗传算法/进化计算研究生学术论坛”论文集*进化计算的过去、现在与未来孙瑞祥屈梁生西安交通大学诊断与控制学研究所摘要本文对“进化计算”的历史、现状与展望进行了系统地综述。进化计算是20世纪90年代兴起的一门模拟生物进化与遗传规律的计算学科。目前已发展成为与人工神经网络、模糊逻辑相并列的智能计算支撑技术。进化计算最重要的应用是传统优化方法无法或难以解决的科学与工程中的复杂优化问题。与传统优化方法相比，进化计算的优势在于全局优化性、梯度信息不依赖性、简单易实施等。当前，进化计算主要由遗传算法、遗传编程、进化策略、进化编程、DNA计算、分子计算等不同的分支组成。文中简介了它们的基本原理、异同
2、点和适合应用的问题，以及目前存在的难题。对未来的重要研究方向也进行了展望。关键词进化计算计算智能遗传算法遗传编程进化策略进化编程EvolutionaryComputation:Past,PresentandFutureSUNRui-XiangandQULiang-ShengInstituteofDiagnosticsandCybernetics(IDC),Xi’anJiaotongUniversityAbstractThispapersystematicallyreviewsthehistory,thestate-of-the-art,andtheprospectsofevolutio
3、narycomputation(EC),anovelcomputingdisciplinerosein1990’s.Roughlyspeaking,ECismotivatedfromtheprinciplesofbiologicalevolutionandgenetics.Now,ithasbeendevelopedasoneoftheunderpinningtechnologiesforcomputationalintelligence(CI),beingthepartnershipswithartificialneuralnetworks(ANN)andfuzzylogic(FL)
4、.Fromtheviewpointofapplication,ECismainlyappliedtooptimizethecomplicatedindustrialproblems,whichcannotbetackledwellwiththetraditionaloptimizationmethods.ECpossessesmanyadvantagesovertheconventionaloptimizationtechniquessuchasglobaloptimization,independenceofgradient,easeofimplementation,andsoon.
5、Contemporarily,ECconsistsofthefollowingavenues:geneticalgorithms,geneticprogramming,evolutionstrategies,evolutionaryprogramming,DNAcomputing,andmolecularcomputing,etc.Therationales,similaritiesanddifferences,theapplicationproblems,andthepuzzlesofEC’savenuesareformulated.Attheend,thefuturepromisi
6、ngresearchdirectionsareprospected.KeywordsEvolutionaryComputation;ComputationalIntelligence;GeneticAlgorithms;GeneticProgramming;EvolutionStrategies;EvolutionaryProgramming1.引言“进化计算（Evolutionarycomputation,简称EC）”这一术语是在二十世纪九十年代初被提出的。它是模拟生物进化过程中“优胜劣汰”的自然选择机制和遗传信息的传递规律的算法的总称，主要用来解决实际中的复杂优化问题。目前，进化计
7、算主要有遗传算法（Geneticalgorithms,简称GA）、遗传编程（Genetic*本文节选自西安交通大学博士学位论文“进化计算与智能诊断”(孙瑞祥，2000年4月)，并经修改与完善。1进化计算的过去、现在与未来programming,简称GP）、进化策略（Evolutionstrategies,简称ES）和进化编程（Evolutionaryprogramming,简称EP）等分支组成，其它的诸如DNA计算和分子计算(Molecular
