基于社会和自然双进化的算法研究

从人类进化中获得借鉴，提出建立由知识进化子系统和生物进化子系统共同组成的、模拟社会和自然双进化的算法。该算法中，知识进化子系统与生物进化子系统均发生进化，并且相互作用：生物子系统通过进化计算找到特定具体问题的全局最优解，并为知识进化提供算例事实数据的支撑；知识子系统通过导入领域先验知识、从算例事实库数据归纳和挖掘获取预知识；通过对预知识库中知识的检验构建知识库；通过知识的传承和创新使知识得以进化，从而得到求解某类问题的若干经优化的指导性知识；在应用中这些知识可以指导生物子系统高效并高质量地获得全局最优解。通过研究旨在构建双进化算法的模型体系、给出算法结构、并以函数优化为切入点和应用实例，不断改进和完善算法的体系。该研究是对已有进化算法的一个突破，对于解决现有进化算法存在的问题给出了新的解决途径，有望因此而拓开进化计算新的研究方向和领域。