摘要：系统地介绍了演化计算的历史与研究现状．并分别就演化计算的基础理论、设计准则与应用水平、演化计算的内涵等提出了相应的观点．

摘要：遗传程序设计在复杂系统的建模中表现出智能性、自适应性等特点 ,它可以找出能描述系统的静态和动态过程一系列相关联的函数或微分方程 ,为描述复杂系统提供了一种有效的手段 .针对传统的遗传程序设计方法的搜索效率低、所建模型的精度不高等缺点 ,提出了一种新的演化建模算法 :二次演化建模 ,该算法引入人工智能中的系统公告板来公布最好的树及其子树 ,从而加速了优化过程 ,使之达到实时仿真的目的 ,并将其应用于描述一个实时仿真系统——轮机仿真系统 ,并结合仿真系统的特点来指导遗传算法 ,减少其搜索的盲目性 ,实验的结果表明无论在算法的求解速度还是模型的精度上二次演化建模算法均优于传统的遗传程序设计方法 .

摘要：将分布评估算法(EDA)引入基因表达式程序设计方法中,以提高其收敛速度。为减少计算时间,提高解质量,在加入EDA的基因表达式程序设计方法的基础上设计了同步和异步分布式并行算法,同时比较了同步和异步并行算法。实验结果表明,并行算法提高了运行速度和解质量。最后通过实验分析了迁移代频对并行算法的影响。