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人工智能的进化计算和遗传算法方法人工智能在当今社会发展中扮演着越来越重要的角色，其应用领域也在不断拓展和深化。
其中，进化计算和遗传算法方法作为人工智能领域中的重要分支，在解决复杂问题和优化算法方面发挥着重要作用。
本文将对进行深入研究和分析，探讨其原理、应用以及未来发展方向。
首先，我们需要了解进化计算和遗传算法方法的基本原理。
进化计算是一种模拟自然界进化过程的计算方法，包括遗传算法、进化策略、粒子群优化等。
而遗传算法是其中的一种重要方法，其基本原理是受到达尔文的进化论启发，通过模拟自然选择、交叉、变异等操作来搜索优化问题的解。
遗传算法具有全局搜索能力强、适用于复杂问题等特点，被广泛用于优化问题求解、机器学习等领域。
在进化计算和遗传算法方法的应用方面，其广泛应用于多个领域。
例如，在工程优化问题中，遗传算法可以用于优化机器学习模型的参数、设计优化、电子电路设计等。
在人工智能领域，遗传算法也经常用于解决复杂问题，如图像处理、自然语言处理、智能控制等。
同时，进化计算和遗传算法在经济、金融领域也有着重要应用，如股票交易策略优化、风险管理、投资组合优化等。
在现实生活中，进化计算和遗传算法方法的应用也越来越广泛。
比如，人们可以利用遗传算法优化生产线上的工序，提高生产效率；在医疗领域，遗传算法可以用于基因序列分析、药物研发等。
此外，进化计算和遗传算法还被应用于智能交通系统、智能家居、智能农业等领域，为人们的生活带来了便利和改善。
未来，人工智能的进化计算和遗传算法方法仍将继续发展和完善。
随着计算机性能的不断提高和算法的不断创新，进化计算和遗传算法将能够处理更加复杂的问题，提高解决方案的质量和效率。
同时，随着大数据、云计算、物联网等技术的发展，进化计算和遗传算法还可与其他技术相结合，实现更加强大的功能和应用。
因此，未来进化计算和遗传算法方法有望在人工智能领域中发挥更大的作用。
让我们总结一下本文的重点，我们可以发现，人工智能的进化计算和遗传算法方法是人工智能领域中的重要研究分支，其在优化问题解决、复杂系统建模等方面发挥着重要作用。
进化计算模型设计优化方法及实际效果评估进化计算是一种模拟生物进化原理的计算方法，用于解决复杂的优化问题。
为了有效地设计进化计算模型，并评估其实际效果，本文将介绍进化计算模型设计的优化方法以及实际效果的评估方法。
首先，我们将探讨进化计算模型设计的优化方法。
进化计算模型由遗传算法、遗传编程、粒子群算法等多种优化方法组成。
在设计进化计算模型时，首先需要选择适合特定问题的优化方法。
例如，如果问题的解空间较大，可以选择遗传算法进行优化，而如果问题的解空间较小且具有多个局部最优解，则粒子群算法可能更适合。
其次，进化计算模型的设计需要确定适应度函数。
适应度函数是用来评估每个个体在解空间中的适应度的函数。
适应度函数的设计需要结合优化问题的特点，使其能准确地反映个体的适应度。
例如，在一个旅行商问题中，可以将适应度函数定义为路径的长度，以评估每个个体的优劣。
进化计算模型设计的另一个重要方面是选择合适的参数设置。
不同的优化方法有不同的参数，如遗传算法的种群大小、交叉概率和变异概率，粒子群算法的惯性权重和加速常数等。
通过合理设置这些参数，可以提高进化计算模型的性能。
参数设置可以通过经验和实验来确定，也可以通过调整和优化算法进行自动化参数设置。
接下来，我们将介绍进化计算模型实际效果的评估方法。
模型的实际效果评估是判断优化算法性能的重要标准，主要包括收敛性、精度和稳定性三个方面。
首先是收敛性的评估。
收敛性是指优化算法是否能够在有限的迭代次数内找到问题的最优解。
常用的评估方法包括记录每一代种群的最优适应度和平均适应度变化的趋势，通过观察适应度曲线可以判断算法是否收敛。
其次是精度的评估。
精度是指优化算法找到的最优解与问题的真实最优解之间的接近程度。
评估精度可以使用多种指标，如相对误差、绝对误差和均方根误差等。
适当选择适应度函数和参数设置可以提高优化算法的精度。
最后是稳定性的评估。
稳定性是指优化算法在多次运行中是否能够找到相似的最优解。
进化计算和优化算法的比较进化计算（Evolutionary Computation）是一种模拟自然进化原理的计算模型，它使用一些生物学中进化学原理，比如“自然选择”、“遗传交配”、“变异”等，来进行机器学习、优化问题求解等计算任务的模拟。
进化计算主要包括遗传算法（Genetic Algorithm）、进化策略（Evolutionary Strategy）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization）等。
优化算法则是一种“找到最优解”的算法，优化问题包括线性规划、非线性规划、二次规划、整数规划和非凸规划等，其中，非凸规划是指约束条件不具有凸性的优化问题。
优化问题通常涉及的函数形式非常复杂，但是人们往往只关心最优解的寻求，即所谓的“解决方案”。
下面我们将进化计算和优化算法进行比较，分别从适合求解的问题类型、求解速度和求解效果三个方面来分析。
一、适合求解的问题类型进化计算的应用范围非常广泛，可以应用于任何非线性、非凸和非规则的问题，如遗传匹配、物流路径规划、信号处理、图像处理、神经网络训练等等。
进化计算的运行速度相对较慢，但是可以处理比较复杂的问题，尤其是对于非线性问题，进化计算的效果特别好。
反过来，优化算法则更适合求解线性、凸和简单问题类型。
优化算法的运行速度快，但是只能使用在相对简化的优化问题上，因为对于非凸和非线性问题，优化算法往往难以寻找全局最优解。
二、求解速度在求解速度方面，优化算法的求解速度往往比进化计算速度快。
因为进化计算的运行有时候会在全局范围内浏览所有子空间，这一过程将需要大量的迭代计算，因此运行速度环节较慢。
优化算法则是建立在一个数学模型的基础上，可以快速地求解线性和凸优化问题。
但是对于非线性和非凸问题，优化算法的求解速度往往更慢。
所以，需要根据具体情况来选择最适合的算法。
三、求解效果从求解效果的角度看，进化计算相对来说会比优化算法更加稳定。
因为进化计算是将整个搜索空间（即函数值）进行漫游，而优化算则是直接在可行解区域内进行迭代计算，对于局部最优解的寻找比较困难。
进化计算的主要分支
进化计算是一种模拟自然进化过程的计算方法，它的主要分支包括以下几种：
1. 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）：遗传算法是进化计算中最经典和广泛应用的方法之一。
它基于生物进化的遗传原理，通过模拟基因的交叉、变异和选择等操作，来优化问题的解。
2. 进化策略（Evolution Strategies，ES）：进化策略是一种基于种群的搜索方法，它通过个体的变异和选择来更新种群，以找到最优解。
与遗传算法不同，进化策略通常不使用交叉操作。
3. 遗传编程（Genetic Programming，GP）：遗传编程是一种基于树结构的进化计算方法，它用于解决问题的编程任务。
个体在遗传编程中表示为树状结构，通过遗传操作和适应度评估来优化程序的性能。
4. 协同进化（Coevolution）：协同进化是指多个物种或多个智能体在相互作用和共同演化的环境中进行进化。
它可以应用于多目标优化、生态系统建模等领域。
5. 免疫算法（Immunological Algorithm，IA）：免疫算法是一种受生物免疫系统启发的计算方法，它利用免疫机制来实现优化和问题求解。
6. 粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）：粒子群优化是一种基于群体智能的优化算法，它模拟鸟群或鱼群的行为，通过个体之间的协作和竞争来寻找最优解。
这些分支在不同的应用领域和问题类型中都有广泛的应用，并且不断有新的分支和改进方法涌现。
进化计算的优点包括全局搜索能力、适应性和鲁棒性等，使其成为解决复杂优化问题的有效工具。
进化计算与遗传算法进化计算和遗传算法是一种基于生物学进化原理的启发式优化方法，应用于解决复杂的优化问题。
其基本思想是通过模拟生物遗传的方式，逐步优化问题的解决方案，不断逼近最优解。
进化计算包括遗传算法、粒子群优化、进化策略等，其中遗传算法是应用最广泛和最有代表性的一种。
遗传算法是模拟自然界生物进化的过程，通过基因组的编码和变异、交叉等操作，生成新的解，并根据其适应度来选择下一代的解。
这种选择性进化的过程使得解的质量逐步提高，逐渐趋近于最优解。
首先，遗传算法通过编码将问题转化为适应度函数的最大化问题。
具体来说，优化问题需要被转换成适应度函数，它反映了染色体（解的编码）相对于问题目标的优劣程度。
通常情况下，适应度函数是由问题的特性决定的，它可以是通过染色体解码得到的目标函数值，也可以是其他衡量解质量的指标。
编码通常使用二进制编码或实数编码来表示染色体。
然后，在遗传算法的进化过程中，需要进行遗传算子的操作，包括选择、交叉和变异。
选择操作通过一定的策略从当前种群中选择适应度较高的个体作为父代，用于下一代的繁殖。
交叉操作将父代染色体的一些部分互换，生成新的子代染色体。
变异操作通过对染色体的编码进行随机的修改，引入新的基因，增加遗传的多样性。
通过这些遗传算子的有效组合，可以保持种群的多样性，避免过早陷入局部最优解。
最后，遗传算法通过迭代的方式进行，直至达到停止准则。
在每一代中，通过计算适应度函数对当前种群进行评估，根据选择、交叉和变异操作生成下一代种群。
这个过程不断迭代，直到满足停止准则为止，通常是达到最大迭代次数、找到满意的解或者种群收敛等。
遗传算法在复杂的优化问题上具有很好的性能。
相比于传统的优化方法，遗传算法具有全局的能力，可以在大规模空间中找到全局最优解。
它也适用于多模态问题，即存在多个合理的最优解的问题。
此外，遗传算法还展现出对于问题的鲁棒性和可扩展性，在大规模、高维度和非线性问题上都有良好的应用效果。
进化计算的选择机制进化计算是一种基于生物进化原理的优化算法，在解决复杂问题和寻找最优解方面具有广泛的应用。
进化计算的选择机制是其中的核心步骤，通过对个体适应度的评估和选择，筛选出更好的个体进入下一代群体，以此不断优化解的质量。
选择机制的基本原理是根据个体的适应度对它们进行排序，适应度越高的个体被选中的概率越大。
这种选择方式模拟了生物进化中的“适者生存”原理，使得在演化的过程中，更优秀的个体能够更有可能传递其优良基因，进而促进种群的进化。
在进化计算中，有多种选择机制被广泛应用，其中最经典且常用的选择机制有轮盘赌选择、排名选择和锦标赛选择。
轮盘赌选择是一种按照个体适应度大小进行随机选择的方法。
它的主要思想是将所有个体的适应度按比例映射到一个轮盘上，然后通过随机旋转轮盘来选择个体。
适应度越高的个体在轮盘上所占据的比例越大，被选中的概率也就越高。
排名选择是一种按照个体适应度大小进行排序后选择的方法。
它首先将个体按适应度大小进行排序，然后根据排名位置为个体分配选择概率。
适应度越高的个体排名靠前，被选中的概率也就越大。
排名选择相对于轮盘赌选择来说更注重个体的相对适应度，而不是绝对适应度。
锦标赛选择是一种通过随机选择子集中的个体进行对比，选出适应度较高的个体的方法。
它将一定数量的个体随机分组成不同的小组，然后从每个小组中选出适应度最高的个体进入下一代。
锦标赛选择的好处在于可以从不同子集中获取多样的解，并且相对较弱的个体也有一定机会被选择，避免了过早收敛的问题。
除了这些常见的选择机制外，还有一些改进的方法，如精英选择和自适应选择等。
精英选择是保留上一代中适应度最好的个体进入下一代的方法，以保证种群中最优解的传递性。
自适应选择则是根据种群的演化状态动态调整选择机制，以适应问题的特点和优化需求。
在实际应用中，选择机制的选择要根据具体问题的特点来确定。
不同的选择机制在处理不同类型的问题时，可能会有差异的效果。
因此，研究者在使用进化计算算法时，需要根据问题的性质和求解的要求来选择合适的选择机制。
4智能计算导论_进化计算34智能计算导论_进化计算3智能计算导论-进化计算进化计算是一种基于生物进化原理的智能计算方法，鹅卵石著名的进化计算方法包括遗传算法、进化策略、进化规划等。
进化计算的核心思想是通过模拟生物遗传和进化过程，以求解复杂的优化问题。
遗传算法是进化计算中最经典的方法之一，它模拟了生物遗传和进化的过程。
遗传算法中的个体通过染色体的编码表示，每个个体都有一定的适应度函数评估其优劣。
遗传算法通过选择、交叉和变异等操作，不断演化种群中的个体，使种群中的平均适应度提高，最终找到最优解。
遗传算法具有较强的全局能力，能够在复杂的空间中找到较好的解。
同时，遗传算法还具有并行计算能力，适合用于解决大规模优化问题。
进化策略是另一种进化计算方法，它与遗传算法有一定的相似之处。
进化策略同样利用选择、交叉和变异等操作，演化种群中的个体。
但与遗传算法不同的是，进化策略中个体的编码方式更灵活，常用的编码方式包括实数编码和二进制编码。
此外，进化策略强调通过选择操作适应度高的个体，同时进行变异操作以增加种群的多样性，从而更好地探索空间。
进化策略在实数优化问题上展现出较好的效果，尤其是对于连续、非线性、多模态等复杂问题。
进化规划是一种将进化计算引入规划领域的方法，主要用于解决优化的规划问题。
进化规划结合了进化计算和数学规划的方法，可以广泛应用于领域内的复杂问题。
进化规划的基本思想是将问题转化为遗传算法或进化策略所能处理的优化问题，通过优化求解来找到最优的规划方案。
进化计算作为一种智能计算方法，不仅可以解决传统计算无法解决的问题，也能应用于现实生活中的复杂问题。
例如，在工程设计中，可以利用进化计算方法对设计参数进行优化，以达到最佳的设计效果。
在博弈论中，进化计算方法可以用于模拟智能体之间的决策与进化，研究其稳定性和均衡性。
此外，进化计算还可以应用于生物学、经济学、交通学等领域，提供了一种新的解决问题的思路。
进化计算是一门前沿的智能计算领域，其方法和技术正不断发展和演化。
进化计算方法在问题求解中的应用探讨进化计算是一种以生物进化过程为基础的一种计算方法，其应用范围广泛，能够用于解决各种实际问题。
本文将深入探讨进化计算在问题求解中的应用。
一、进化计算的基本理论进化计算方法主要包括遗传算法、进化策略、粒子群优化等。
这些方法的思想基础是生物进化过程，即通过种群中的个体之间的遗传和变异来获得更优的解决方案。
其中，遗传算法是最早得到广泛应用和研究的一种进化计算方法。
其主要思想是将问题转化为染色体编码问题，通过交叉、变异等方式对染色体进行操作，不断产生新的个体，最终找到满足要求的最优解。
二、进化计算在函数优化中的应用函数优化是进化计算最常见的应用领域之一。
对于复杂的函数，传统的优化方法有时会陷入局部最优解而无法找到全局最优解。
而进化计算则能够通过种群的随机性和不断的迭代来发掘更多的解空间，避免局部最优解的困扰。
例如，将函数的优化看做等效于找到一个合适的参数组合，通过遗传算法对参数组合进行优化，最终获得全局最优解。
三、进化计算在组合优化中的应用组合优化是求解组成部分之间共同作用的最优解问题，常见于物流、资源配置等领域。
这类问题规模较大、求解难度较高、对算法的鲁棒性及优化性能要求较高。
遗传算法在解决TSP等著名的组合优化问题中表现优异。
例如，在物流配送问题中，用遗传算法来实现要素的排列，最后可以得到更合理和更高效的物流方式，从而降低成本、提高效率。
四、进化计算在机器学习中的应用机器学习本质上是优化问题，其中的参数优化问题可以被看作是一类求解非线性函数最小值的问题。
近年来，随着深度学习和神经网络的不断发展，进化计算作为一种优化方法也得到了广泛的应用。
例如，在神经网络训练过程中，最优的参数组合可以由遗传算法确定。
五、进化计算在多目标优化中的应用多目标优化是一个复杂的问题，其核心是要找出一组解，同时考虑多个目标，即寻找一个解集，其关键点在于如何在多个目标中找到一个有效的权衡。
进化计算方法通过不断的迭代，在多个目标中找到一个平衡，在多个目标间进行权衡。
进化计算综述1. 什么是进化计算在计算机科学领域，进化计算(Evolutionary Computation)是人工智能(Artificial Intelligence)，进一步说是智能计算( Computational Intelligence)中涉及到组合优化问题的一个子域。
其算法是受生物进化过程中“优胜劣汰” 的自然选择机制和遗传信息的传递规律的影响，通过程序迭代模拟这一过程，把要解决的问题看作环境，在一些可能的解组成的种群中，通过自然演化寻求最优解。
2. 进化计算的起源运用达尔文理论解决问题的思想起源于20 世纪50 年代。
20 世纪60 年代，这一想法在三个地方分别被发展起来。
美国的Lawrence J.Fogel 提出了进化编程( Evolutionary programming )，而来自美国Michigan 大学的John Henry Holland 则借鉴了达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传定律的基本思想，并将其进行提取、简化与抽象提出了遗传算法( Genetic algorithms)。
在德国，Ingo Rechenberg 和Hans-Paul Schwefel 提出了进化策略( Evolution strategies)。
这些理论大约独自发展了15 年。
在80 年代之前，并没有引起人们太大的关注，因为它本身还不够成熟，而且受到了当时计算机容量小、运算速度慢的限制，并没有发展出实际的应用成果。
到了20 世纪90 年代初，遗传编程(Genetic programming)这一分支也被提出，进化计算作为一个学科开始正式出现。
四个分支交流频繁，取长补短，并融合出了新的进化算法，促进了进化计算的巨大发展。
Nils Aall Barricelli 在20 世纪六十年代开始进行用进化算法和人工生命模拟进化的工作。
Alex Fraser 发表的一系列关于模拟人工选择的论文大大发展了这一工作。
进化计算导论在探索自然界的奥秘时，我们常常为生命的复杂性和适应性所惊叹。
从微小的细菌到庞大的哺乳动物，生物在漫长的岁月中不断进化，以适应不断变化的环境。
而进化计算，正是受到生物进化过程的启发，发展出的一种强大的计算方法和理念。
进化计算并非凭空出现，它有着深厚的历史渊源和发展脉络。
早在上个世纪五六十年代，就有学者开始思考如何借鉴生物进化的机制来解决计算问题。
随着计算机技术的飞速发展，进化计算逐渐从理论走向实践，并在多个领域展现出巨大的潜力。
那么，究竟什么是进化计算呢？简单来说，进化计算是一种基于自然选择和遗传变异原理的随机搜索算法。
它模拟了生物进化过程中的遗传、变异和选择等操作，通过不断迭代优化，寻找问题的最优解或近似最优解。
在进化计算中，一个个体通常被表示为一组参数或编码，这就像是生物的基因。
而整个种群则由多个个体组成，每个个体都代表着问题的一个潜在解。
通过评估个体的适应度，即个体对于解决问题的好坏程度，来决定哪些个体能够生存和繁殖，哪些个体将被淘汰。
遗传操作是进化计算的核心组成部分。
其中，遗传包括了交叉和变异。
交叉操作类似于生物中的交配，通过交换两个个体的部分基因，产生新的个体，从而增加种群的多样性。
变异操作则是在个体的基因上随机引入一些变化，这有助于探索新的解空间。
选择操作则是根据个体的适应度，从当前种群中选择出优秀的个体，作为下一代种群的基础。
这种优胜劣汰的机制，使得种群能够逐渐朝着更好的方向进化。
进化计算具有许多显著的优点。
首先，它不依赖于问题的具体形式和领域知识，具有很强的通用性。
无论是优化问题、机器学习问题还是复杂的工程设计问题，进化计算都能发挥作用。
其次，进化计算是一种并行搜索算法，可以同时处理多个解，大大提高了搜索效率。
此外，由于它是基于随机操作的，不容易陷入局部最优解，能够在广阔的解空间中探索到更优的解。
让我们通过一个简单的例子来更好地理解进化计算。
假设我们要找到一个函数的最大值，例如$f(x) ＝ x^2 5x ＋ 6$。
进化计算在经济管理中的应用进化计算是一种基于自然选择及遗传学思想的计算方法，在现代经济管理领域得到了广泛的应用。
通过模拟自然界中的进化和遗传过程，进化计算可以解决许多经济管理中的复杂问题，很大程度上提高了决策的效率和精度。
本文将深入探讨进化计算在经济管理中的应用。
进化计算在经济管理中的优势在经济管理中，常常需要处理大量的数据和复杂的关系，这些问题对于人类来说是难以直观了解和处理的。
而进化计算则能够通过模拟自然界中的进化过程，以并行化和求解全局最优化的方式，寻找出经济问题的最优解决方案。
与传统的优化方法相比，进化计算具有以下几个优势：1.能够处理离散变量和连续变量的混合型问题，解决实际问题过程中很难用其他数学方法求解的问题。
2.具有全局搜索的优势，不会像传统优化方法那样容易受陷入局部最优解的困境。
3.有很高的鲁棒性，能够对问题空间中出现的噪声和变化进行有效处理。
因此，进化计算被广泛应用于经济管理中的各种问题，如投资决策、营销策略优化、生产排程、股票交易等领域。
下面将以具体案例说明其应用实践。
进化计算在投资决策中的应用投资决策是经济管理中的一个重要内容，其关系到企业的发展和经济的繁荣。
作为一种全局优化方法，进化计算被广泛应用于投资决策过程中。
通常，进化计算可以通过建立一个数学模型，将投资决策问题转化成一个数学函数的最优化问题，然后采用进化计算方法求解最优投资方案。
例如，在股票投资领域，进化计算可用于策略的优化和预测。
基于历史数据和技术分析指标，可以建立股票市场模型，采用进化计算方法来产生最优交易策略。
此外，通过将进化计算与神经网络结合，可以创建一个强大的预测模型，对股票价格趋势进行预测和分析。
进化计算在营销策略中的应用营销是现代企业中非常重要的一环，是实现企业营收增长和提高市场占有率的关键。
而营销决策往往涉及众多的不确定性因素，如消费者需求、产品定位、渠道选择等。
因此，利用进化计算进行营销策略的优化和预测是非常有必要的。
进化优化研究领域
由于优化在工程应用问题的广泛存在，数学家和计算领域的专家已经投入了巨大的精力并取得了一系列有意义的研究成果。
★广义上来说，这些优化算法可以分为两类：精确和随机算法。
精确算法包括分支限界算法和动态规划算法等等。
但是，当出现问题的规模上升到一定的程度、先验知识较少或者问题的复杂性较高的情况时，这些算法的性能会急剧下降，甚至出现失效的情况。
特别地，对于NP完全或者NP难问题的解决上，精确算法的应用非常有限。
★随机算法中的进化算法（Evolutionary Algorithm）是一类算法框架灵感来源于自然的算法。
相比于精确算法，进化算法具有以下特性：（1）无需先验过多问题先验知识；（2）对于问题是否线性可微、可导和连续没有要求；（2）自动采取设定机制对抗各种约束条件；（3）优化性能优秀。
因此进化优化领域研究已经成为了国内外研究的热点。
★实验室工作主要包括：（1）面向大规模优化应用的进化计算研究；（2）进化算法应用于电力系统经济负载调配应用；（3）应用于数字IIR滤波器涉及的进化计算研究；（4）最优化软硬件协同设计研究。
进化算法能够做什么？
图
设计一个有鲁棒性的算法可以在未知高维空间中寻找出最小值。
应用领域：
面向大规模优化的进化计算研究
在生产实践与科学研究中，存在许多大规模优化问题。
例如，大规模电网配置与调度[1]、移动通信网络设计、生物医学信息处理、以及数据挖掘等等。
这些问题的共同特点是决策空间维数很高，一般在102～104量级。
维数的增高在导致决策空间急剧增大的同时，也会造成问题求解难度的迅速增大。
例如，有些优化问题的局部最优的个数会随着维数增加呈指数
级增长[5]，使得算法更难接近全局最优解。
此外，在一些应用问题中，各维之间还可能存在较强的依赖关系，使得问题变得更为复杂。
对于这个问题，我们展开以下几方面研究内容：一、研究不同类型优化问题的特性随维数增长的变化规律及其分析方法；二、研究各种进化计算技术在大规模优化问题中的行为规律及其分析方法；三、研究针对复杂大规模优化问题的进化策略及其评测方法；四、研究有效求解大规模复杂优化问题的进化算法。
进化算法应用于电力系统经济负载调配应用；
作为电力系统运行中一个重要的优化任务，经济分配（Economic load dispatch：ELD）的目标是在一个大型电网中优化全部发电机组的发电成本，同时保证发电量的总和满足系统的负载需求，以及发电总量不超过各发电机发电能力之和。
实际工程应用中的ELD问题常常被描述为一个多峰的、带有严格等式和不等式约束的优化问题。
电力系统经济分配问题是电力系统运行中一个重要的优化问题。
此前，各国学者已经应用多种经典数学逼近方法和启发式搜索算法对该问题进行了研究。
但是，这些方法仍然存在一些问题，主要表现为：1）算法的稳定性得不到保证；2）算法在大规模电力系统ELD问题上的性能仍然不能令人满意。
为了解决这些问题，我们致力于设计搜索效率高、简单易行、和简便的参数控制的进化算法。
应用于数字IIR滤波器设计的进化计算研究；
数字滤波器是对数字信号进行滤波处理以得到期望的响应特性的离散时间系统。
作为一种电子滤波器，数位滤波器与完全工作在模拟信号域的模拟滤波器不同。
数位滤波器工作在数字信号域，它处理的对象是经由采样器件将模拟信号转换而得到的数字信号。
数位滤波器理论上可以实现任何可以用数学算法表示的滤波效果。
数位滤波器的两个主要限制条件是它们的速度和成本。
数位滤波器不可能比滤波器内部的计算机的运算速度更快。
但是随着集成电路成本的不断降低，数位滤波器变得越来越常见并且已经成为了如收音机、蜂窝电话、立体声接收机这样的日常用品的重要组成部分。
我们全面考虑数字IIR滤波器的各项指标：幅频响应、相频响应和阶数，运用多目标优化进化算法的框架，寻求自动化程度较高的智能设计途径。
