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|keywords=演化算法,人工智能,生物演化
|description=演化计算,基因表达，群体
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在计算机科学中，<font color="#ff8000"> 演化计算 Evolutionary computation</font>是一个受生物演化启发的全局优化算法家族，这些算法的研究属于[[人工智能]]和软计算的子领域。在技术术语上，它们是一类基于群体的试错型问题求解器，具有元启发式或随机优化特性。
在计算机科学中，<font color="#ff8000"> 演化计算 Evolutionary computation</font>是一个受生物演化启发的全局优化算法家族，这些算法的研究属于[[人工智能]]和软计算的子领域。在技术术语上，它们是一类基于群体的试错型问题求解器，具有元启发式或随机优化特性。
* {{cite arxiv |authors=Y. Zhang and S. Li. |title=PSA: A novel optimization algorithm based on survival rules of porcellio scaber |eprint=1709.09840 |class=cs.NE |year=2017 }}
* {{cite arxiv |authors=Y. Zhang and S. Li. |title=PSA: A novel optimization algorithm based on survival rules of porcellio scaber |eprint=1709.09840 |class=cs.NE |year=2017 }}
== 引用 ==
== 参考文献 ==
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==集智推荐==
===文章推荐===
[[File:人工生命全景图.png|400px|thumb|[https://mp.weixin.qq.com/s/LrPGL86de-MG-pnph1kkdQ 人工生命全景图：如何创造出超越人工智能的生命系统]]]
====[https://mp.weixin.qq.com/s/LrPGL86de-MG-pnph1kkdQ 人工生命全景图：如何创造出超越人工智能的生命系统]====
该文章是对Lana Sinapayen的《[https://thegradient.pub/an-introduction-to-artificial-life-for-people-who-like-ai/ Introduction to Artificial Life for People who Like AI]》一文进行的总结，主要从研究目标、发展历史、与人工智能的关系等方面对人工生命进行了介绍。
<br/>
====[https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMjQyNzQ5MA==&mid=2247500300&idx=1&sn=62c60adae39eb8a24b4ea8aaec54dd35&chksm=e8979881dfe011970187a538c7d20a68722a0e884532d451a775237f789e6684bb36a21b65f6&scene=21#wechat_redirect 基于垫脚石原理的神经演化算法：为人工智能注入创造力]====
该文章主要介绍了计算机科学家 Kenneth Stanley提出的基于垫脚石原理的神经演化算法。
<br/>
===课程推荐===
====[https://campus.swarma.org/mobile/course/609?share_id=yde8i6xehurq9rtyhttps://campus.swarma.org/mobile/course/609?share_id=yde8i6xehurq9rty 颠覆式创新与AI发展前沿追踪]====
课程简介：本课程主要介绍了当前人工智能在社会领域的应用及优化，包括人工智能在智能零售、机器人、图片超分辨率、机器翻译，以及复杂网络领域的应用。除此之外还介绍了在新时代中，中国创新的的崛起。
====[https://campus.swarma.org/mobile/course/643?share_id=yde8i6xehurq9rty 时间与进化]====
课程简介：本课程将站在时间这个角度去从物理学、热力学、生物学的不同领域进行解释和探索，并介绍一些关于遗传算法的相关计算机模拟实例，来帮助我们从多视角看待时间与进化。本课程将站在时间这个角度去从物理学、热力学、生物学的不同领域进行解释和探索，并介绍一些关于遗传算法的相关计算机模拟实例，来帮助我们从多视角看待时间与进化。
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