演化计算讲座：遗传算法与智能计算探索

"演化计算专题讲座，由武汉大学数学与统计学院于2010年12月举办，探讨了演化计算在解决NLP问题、并行执行、约束处理及全局最优解等方面的特点，并推荐了相关书籍和网络资源供深入学习。" 演化计算是一种模拟生物进化过程的计算方法，它在微观和宏观层面都借鉴了生物进化的原理，如自然选择、遗传、突变等，用于解决复杂的优化问题。这种计算模型的特点包括： 1. **广泛应用**：演化计算不仅可以应用于传统的数值优化问题，还能有效地解决自然语言处理（NLP）等领域的各种问题，提供了通用的解决方案。 2. **并行性**：演化计算算法既支持串行执行，也支持异步并行执行（SPMD），这使得它在多处理器或分布式计算环境中具有高效性，能够利用多核硬件资源加速计算过程。 3. **处理约束**：演化计算算法能够处理各种约束条件，使得在满足特定限制的同时寻找最优解成为可能。这对于实际工程和管理问题尤为重要，因为这些问题通常伴随着各种现实世界的限制。 4. **全局最优寻优**：采用群体搜索策略，演化计算倾向于找到全局最优解，而不是局部最优解。这种"群体上山策略"确保了算法在搜索空间中的广泛探索，从而提高找到真正全局最优解的概率。 5. **鲁棒性和通用性**：基于演化计算的算法通常具有较强的适应性和稳定性，可以处理不确定性或噪声数据，因此可以开发出适用于各种问题的健壮和通用的软件工具。 为了深入了解演化计算，推荐以下书籍供参考： - 《演化程序——遗传算法和数据编码的结合》：由Z.Michalewicz著，周家驹等人译，介绍了遗传算法与数据编码的结合。 - 《遗传算法与工程设计》：由玄光男和程润伟著，汪定伟等人译，专注于遗传算法在工程设计中的应用。 - 《遗传算法的数学基础》：张文修和梁怡编著，深入探讨了遗传算法的数学理论基础。 - 《遗传算法的基本理论与应用》：李敏强等人著，全面介绍遗传算法的理论与实践应用。 此外，通过武汉大学校园网电子资源和宽带网，可以访问中国期刊网、IEEE/IEEElectronic library等平台获取更多演化计算、遗传算法以及相关领域如神经网络、模糊系统等的最新研究资料。如：IEEE Transactions on Evolutionary Computation、Evolutionary Computation、European Journal of Operational Research、Theoretical Computer Science等期刊，以及CEC、GECCO、PPSN、FOGA等国际会议论文集。 演化计算是智能计算领域的重要组成部分，与神经网络和模糊系统共同构成了当前计算智能的主流。通过深入学习和应用，我们可以利用这些技术来解决现实世界中的复杂问题。