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演化计算可能是人工智能的下一个热点演化计算经常用到智能优化和机器学习当中，但是这种机器学习跟大家平常说的深度学习的机器学习不是很一样。
演化计算在机器人的脑体一体化设计中应该有相当大的用武之地。
演化计算可能是人工智能的下一个热点。
本文整理自2018深圳国际机器人与智能系统院士论坛上IEEEFellow南方科技大学计算机科学与工程系主任姚新教授名为《为什么要研究演化计算？》的演讲稿。
大家可能不太知道南方科技大学下属的计算机科学与工程系，该系是由2016年8月份开始设立，2017年我们就有了第一批国家正式承认的本科毕业生，去年我们还招了19位硕士生和21位博士生，一年半以后，我们现在有了19位老师，未来计划达到55位。
南方科技大学计算机科学与工程系的研究领域分五大块，包括人工智能、数据科学、理论、系统与网络、认知与自主系统。
人工智能小组里面有5位老师，我是其中的一位，其他几位老师都是来自不同的地方，背景也不完全一样，但都跟计算智能、神经演化有关系。
除此之外，我们还有一些来自五湖四海的博士。
我们主要从事很多机器学习、优化和它们交叉之间的研究工作，光学习不做优化是不全面的，学习的目的是用来做决策，所以需要把学习和优化结合在一起。
优化考虑的方面很多，如多目标优化、动态优化和不确定环境中的优化等等。
机器学习考虑较多的是机器学习、数据流的在线学习和不平衡类学习等。
我们另外一个研究小组的课题是认知与自主系统，这里面有硬件和软件，硬件是无人机、群体机器人；软件是软件机器人。
为什么研究演化计算？首先，我们来看看什么是演化计算？我不知道这年头还有多少人在自己写程序，写程序这个东西跟吃臭豆腐一样，要么特别喜欢、要么特别恨它。
你要是特别喜欢或者特别恨写程序的话，有什么感觉呢？哪怕现在的计算机或者机器人聪明到如此程度，你通常会很使劲的敲键盘。
为什么敲键盘呢？你写一个什么程序，不就是少一个逗号或者括号，编辑总是出错。
大家写过程序就知道，空格有的编译的时候不一样，编译总出错，你就觉得这个很苦恼。
《演化计算》课程报告浅谈演化计算及其应用与发展——以水利学科为例摘要：通过《演化计算》课程的学习，在阅读文献的基础上，本报告简述了演化计算的基本思想、特点、主要分支及设计基本原则和方法，并例举了演化计算在水利学科中的应用，对演化计算的应用作了进一步展望。
关键词：演化计算；水利工程；智能计算1.引言近年来，智能计算在人类生活中扮演着越来越重要的角色。
一些新的研究方向如演化计算(Evolutionary Computation)、人工神经网络和模糊系统等，由于它们通过模拟某一自然现象或过程以使问题得到解决，具有适于高度并行及自组织、自适应、自学习等特征，因而正受到越来越多的关注。
演化算法是一类统计优化算法，它们是受自然界演化过程特别是演化过程中生物个体对环境表现出的自适应性启发而产生的一类优化技术。
大自然一直是人类解决各种问题获得灵感的思想源泉，生物进化论揭示了生物长期自然选择的进化发展规律，认为生物进化主要有三个原因：遗传、变异和选择。
自然界中个体对环境的自适应性主要表现在基因遗传和个体对环境的适应能力上。
尽管物竞天择、优胜劣汰的原则是达尔文于几个世纪前提出的，但它今天仍被普遍认为在许多生物领域是有效的，而且这个原则还在不断被扩充与细化。
演化算法采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，它将问题的可行解进行编码，这些已编码的解被作为群体中的个体(染色体)；将问题的目标函数转换为个体对环境的适应性；模拟遗传学中的杂交(crossover)、变异(mutation)、复制(reproduction)来设计遗传算子；用优胜劣汰的自然选择法则来指导学习和确定搜索方向。
简而言之，演化算法不用了解问题的全部特征，就可以通过体现进化机制的演化过程完成问题的求解。
现如今，科学技术和工程应用领域具有挑战性的实践问题大都具有高度的计算复杂性的特点，这些是使传统方法失效的致命障碍，而演化算法正好可以克服这些困难。
一方面,由于演化算法的进化机制,使得算法具有自组织、自适应、自学习和“复杂无关性”的特征,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并利用问题固有的知识来缩小搜索空间,自适应地控制搜索过程,动态有效地降低问题的复杂度,从而求得原问题的真正最优解或满意解。
cec会议演化计算CEC会议是指计算机与电子工程国际会议（Conference on Evolutionary Computation），是一个专注于演化计算领域的国际学术会议。
自1994年起，CEC会议每年都会在全球不同城市举办，是演化计算领域的重要学术盛会。
演化计算是一种基于自然界进化原理的计算方法，主要包括遗传算法、遗传编程、进化策略和粒子群优化等。
这些方法通过模拟生物进化的过程来解决复杂的优化问题。
CEC会议的目的是为演化计算领域的学者和专家提供一个交流和分享最新研究成果的平台，促进学术界和工业界之间的合作与交流。
CEC会议的主要内容包括学术报告、论文展示、研讨会和专题讲座等。
会议邀请了世界各地的专家学者就演化计算领域的前沿研究进行报告和交流，同时也接收和评审来自全球学者的论文投稿。
每年的CEC会议都会有数百篇论文被录用，其中最优秀的论文还会被选为会议的最佳论文。
CEC会议的议题涵盖了演化计算的各个方面，包括理论、算法、应用等。
演化计算在优化问题、机器学习、数据挖掘、人工智能等领域都有广泛的应用，因此CEC会议的议题也非常多样化。
参会者可以从中了解到最新的研究成果和技术进展，拓宽自己的学术视野。
除了学术交流，CEC会议还提供了丰富的社交活动，如欢迎晚宴、学生论坛和工业展览等。
这些活动为与会者提供了一个互相交流和建立联系的机会。
参会者可以与世界各地的学者和工程师面对面交流，分享彼此的经验和见解。
CEC会议的影响力逐年增强，吸引了越来越多的学者和专家参与其中。
通过CEC会议，演化计算领域的研究不断得到推动和发展，为解决现实世界的复杂问题提供了新的思路和方法。
CEC会议是演化计算领域的重要学术盛会，为学者和专家提供了一个交流和分享最新研究成果的平台。
通过这个会议，演化计算领域的研究得到了推动和发展，为解决复杂优化问题提供了新的思路和方法。
希望未来的CEC会议能够继续取得更大的成功，为演化计算领域的研究做出更大的贡献。
演化算法演化算法理论研究⼀、研究背景1、引⾔演化计算采⽤简单的编码技术来表⽰各种复杂的结构,并通过对⼀组编码表⽰进⾏简单的遗传操作和优胜劣汰的⾃然选择来指导学习和确定搜索的⽅向。
由于它采⽤种群(即⼀组表⽰)的⽅式组织搜索,这使得它可以同时搜索解空间内的多个区域。
⽽且⽤种群组织搜索的⽅式使得演化算法持别适合⼤规模并⾏。
在赋予演化计算⾃组织、⾃适应、⾃学习等特征的同时,优胜劣汰的⾃然选择和简单的遗传操作使演化计算具有不受其搜索空间限制性条件(如可微、连续、单峰等)的约束及不需要其它辅助信息(如导数)的特点。
这些崭新的特点使得演化算法不仅能获得较⾼的效率⽽且具有简单、易于操作和通⽤的特性,⽽这些特性正是演化计算越来越受到⼈们青睐的主要原因之⼀。
2、演化算法的分⽀演化计算最初具有三⼤分⽀:遗传算法（GA）、演化规划（EP）、演化策略（ES）。
20世纪90年代初,在遗传算法的基础上⼜发展了⼀个分⽀:遗传程序设计（GP）。
虽然这⼏个分⽀在算法实现⽅⾯具有⼀些细微的差别,但它们具有⼀个共同的特点,即都是借助⽣物演化的思想和原理来解决实际问题。
2.1 遗传算法把计算机科学与进化论结合起来的尝试开始于20世纪50年代末,但由于缺乏⼀种通⽤的编码⽅案,使得⼈们只能依赖变异⽽不是交配来产⽣新的基因结构, 故⽽收效甚微。
到20世纪60年代中期,美国Michigan⼤学的John Holland 在Fraser和Bremermann等⼈⼯作的基础上提出了位串编码技术,这种编码既适合于变异⼜适合交配操作,并且他强调将交配作为主要的遗传操作。
随后, J.Holland 将该算法⽤于⾃然和⼈⼯系统的⾃适应⾏为的研究之中,并于1975 年出版其开创性的著作《Adaptation in Naturaland Artificial Systems》。
后来J Holland 与他的学⽣们将该算法加以推⼴并应⽤到优化及机器学习等问题之中,⽽且正式定名为遗传算法。
演化计算技术
姚敏;王卫红
【期刊名称】《海南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2000(018)001
【摘要】演化计算是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制而发展起来的通用问题求解方法.本文简要讨论演化计算的基本原理,包括演化计算的基本概念、基本结构和基本特征以及演化计算的主要范例等.
【总页数】5页(P77-80,108)
【作者】姚敏;王卫红
【作者单位】浙江大学信息学院计算机系,杭州,310028;浙江省气象局,杭
州,310007
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.演化计算技术研究现状与发展趋势 [J], 吴立春
2.云计算技术与雾计算技术的比较研究 [J], 叶卓映;丰海
3.进化计算技术在体育产业集群演化中的研究与应用 [J], 胡继光
4.云计算技术及其应用研究——评《云计算技术与应用基础》 [J], 郦佳燕
5.云计算技术及其应用研究——评《云计算技术与应用基础》 [J], 郦佳燕
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