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遗传算法提供了与[[动力系统理论]]相关的生物系统和[[系统生物学]]模型的方法，因为它们可以被用来预测系统的未来状态。这是一种生动的(但也许是误导性的)方式，提醒人们注意生物学发展的有序、控制良好和高度结构化的特征。

遗传算法提供了与[[动力系统理论]]相关的生物系统和[[系统生物学]]模型的方法，因为它们可以被用来预测系统的未来状态。这是一种生动的（但也许是误导性的）方式，提醒人们注意生物学发展的有序、控制良好和高度结构化的特征。

此外，根据计算理论的概念，生物有机体中的微进程从根本上来说是不完整的和不可判定的 ，这意味着细胞和计算机之间的类比不只仅仅只是一个粗略的比喻。<ref>{{cite journal |author= A. Danchin |title= Bacteria as computers making computers |journal=[[FEMS Microbiol. Rev.]] |volume=33 |issue=1 |pages=3–26 |year=2008 |doi=10.1111/j.1574-6976.2008.00137.x |pmid= 19016882 |ref=harv |pmc=2704931 }}</ref>

此外，根据计算理论的概念，生物有机体中的微进程从根本上来说是不完整的和不可判定的 ，这意味着细胞和计算机之间的类比不只仅仅只是一个粗略的比喻。<ref>{{cite journal |author= A. Danchin |title= Bacteria as computers making computers |journal=[[FEMS Microbiol. Rev.]] |volume=33 |issue=1 |pages=3–26 |year=2008 |doi=10.1111/j.1574-6976.2008.00137.x |pmid= 19016882 |ref=harv |pmc=2704931 }}</ref>

计算的类比也延伸到遗传系统和生物结构之间的关系，这通常被认为是揭示解释[[生命起源]]最紧迫的问题之一。

计算的类比也延伸到遗传系统和生物结构之间的关系，这通常被认为是解释[[生命起源]]最紧迫的问题之一。

   

   

演化[[元胞自动机|自动机]]是演化图灵机<font color="#ff8000"> 图灵机Turing machines</font>的一种推广。人们引入了这一概念来更精确地研究生物和演化计算的性质。特别是，他们在演化计算的表现力上获得新的成果。这证实了关于自然演化和演化算法及过程不可判定性的初步结果。演化有限自动机是演化自动机中最简单的子类，在终端模式下可以接受给定字母表上的任意语言，包括非递归的可枚举语言(例如，对角化语言)和递归的可枚举但不递归语言(例如，通用图灵机语言)。

演化[[元胞自动机|自动机]]是演化<font color="#ff8000"> 图灵机 Turing machines</font>的一种推广。人们引入了这一概念来更精确地研究生物和演化计算的性质。特别是，他们在演化计算的表现力上获得新的成果。这证实了关于自然演化和演化算法及过程不可判定性的初步结果。演化有限自动机是演化自动机中最简单的子类，在终端模式下可以接受给定字母表上的任意语言，包括非递归的可枚举语言(例如，对角化语言)和递归的可枚举但不递归语言(例如，通用图灵机语言)。

== 著名的参与者 ==

== 著名的参与者 ==