受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智能计算也称为计算智能(computational intelligence, CI)。
智能优化方法通常包括进化计算和群智能等两大类方法，是一种典型的元启发式随机优化方法，已经广泛应用于组合优化、机器学习、智能控制、模式识别、规划设计、网络安全等领域，是21世纪有关智能计算中的重要技术之一。
首先简要介绍进化算法的概念，详细介绍基本遗传算法，这是进化算法的基本框架。然后介绍双倍体、双种群、自适应等比较典型的改进遗传算法及其应用。介绍了群智能算法产生的背景和粒子群优化算法。介绍了蚁群算法及其应用。

进化算法的概念

进化算法(evolutionary algorithms，EA)

是基于自然选择和自然遗传等生物进化机制的一种搜索算法。
生物进化是通过繁殖、变异、竞争和选择实现的；而进化算法则主要通过选择、重组和变异这三种操作实现优化问题的求解。
进化算法是一个“算法簇”，包括遗传算法(GA)、遗传规划、进化策略和进化规划等。
进化算法的基本框架是遗传算法所描述的框架。
进化算法可广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和人工生命等领域。

进化算法的生物学背景

适者生存：最适合自然环境的群体往往产生了更大的后代群体。

生物进化的基本过程：

染色体(chromosome)：生物的遗传物质的主要载体。
基因(gene)：扩展生物性状的遗传物质的功能单元和结构单位。
基因座（locus）：染色体中基因的位置。
等位基因（alleles）：基因所取的值。

进化算法的设计原则

（1）适用性原则：一个算法的适用性是指该算法所能适用的问题种类，它取决于算法所需的限制与假定。
（2）可靠性原则：算法的可靠性是指算法对于所设计的问题，以适当的精度求解其中大多数问题的能力。
（3）收敛性原则：指算法能否收敛到全局最优。在收敛的前提下，希望算法具有较快的收敛速度。
（4）稳定性原则：指算法对其控制参数及问题的数据的敏感度。
（5）生物类比原则：生物界有效方法及操作可以通过类比的方法引入到算法中，有时会带来较好的结果。
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