浅谈演化计算及其应用与发展
演化计算可能是人工智能的下一个热点
演化计算可能是人工智能的下一个热点演化计算经常用到智能优化和机器学习当中，但是这种机器学习跟大家平常说的深度学习的机器学习不是很一样。
演化计算在机器人的脑体一体化设计中应该有相当大的用武之地。
演化计算可能是人工智能的下一个热点。
本文整理自2018深圳国际机器人与智能系统院士论坛上IEEEFellow南方科技大学计算机科学与工程系主任姚新教授名为《为什么要研究演化计算？》的演讲稿。
大家可能不太知道南方科技大学下属的计算机科学与工程系，该系是由2016年8月份开始设立，2017年我们就有了第一批国家正式承认的本科毕业生，去年我们还招了19位硕士生和21位博士生，一年半以后，我们现在有了19位老师，未来计划达到55位。
南方科技大学计算机科学与工程系的研究领域分五大块，包括人工智能、数据科学、理论、系统与网络、认知与自主系统。
人工智能小组里面有5位老师，我是其中的一位，其他几位老师都是来自不同的地方，背景也不完全一样，但都跟计算智能、神经演化有关系。
除此之外，我们还有一些来自五湖四海的博士。
我们主要从事很多机器学习、优化和它们交叉之间的研究工作，光学习不做优化是不全面的，学习的目的是用来做决策，所以需要把学习和优化结合在一起。
优化考虑的方面很多，如多目标优化、动态优化和不确定环境中的优化等等。
机器学习考虑较多的是机器学习、数据流的在线学习和不平衡类学习等。
我们另外一个研究小组的课题是认知与自主系统，这里面有硬件和软件，硬件是无人机、群体机器人；软件是软件机器人。
为什么研究演化计算？首先，我们来看看什么是演化计算？我不知道这年头还有多少人在自己写程序，写程序这个东西跟吃臭豆腐一样，要么特别喜欢、要么特别恨它。
你要是特别喜欢或者特别恨写程序的话，有什么感觉呢？哪怕现在的计算机或者机器人聪明到如此程度，你通常会很使劲的敲键盘。
为什么敲键盘呢？你写一个什么程序，不就是少一个逗号或者括号，编辑总是出错。
大家写过程序就知道，空格有的编译的时候不一样，编译总出错，你就觉得这个很苦恼。
演化算法在多目标优化中的应用研究
演化算法在多目标优化中的应用研究随着计算机技术的不断发展，人们对多目标优化问题的研究也水涨船高。
多目标优化问题一般情况下是指在一定的约束条件下，同时满足多个目标函数的最优化问题。
例如在设计商品包装时，既要考虑包装的美观度，又要考虑包装的成本和可持续性等多个因素。
在这种情况下，传统的单目标优化算法已经无法满足需求，因为单目标优化算法只会得到局部最优解而不是全局最优解。
因此，人们开始研究多目标优化算法，并应用到各个领域中，例如工业制造、交通运输和城市规划等领域。
演化算法作为一种常用的优化算法，在多目标优化中也有很好的应用研究。
演化算法是一种模拟自然界进化过程的计算方法，其中包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
这些算法基于仿生学的思想，将问题的解看作生物的基因，通过交叉和变异等操作迭代不断求取最优解。
与传统的单目标优化算法不同，演化算法在解决多目标优化问题时，能够得到一组可行解，这组可行解中没有一个解比另一个好或坏，它们是等价的。
这一组可行解构成了解的集合，称为Pareto前沿。
Pareto前沿中的解称为Pareto最优解，它不可被其他解所代替。
例如，在商品包装问题中，我们可能需要同时进行减少成本、提高美观和增强可持续性的最优化决策。
演化算法可以得到多组不同方案的解，每组解都优于其他解方案。
根据具体的需求，我们可以在这些方案中选择出更优的解决方案，这就是演化算法在多目标优化中的优势。
演化算法的应用不仅限于单一的多目标优化问题，还可以用于复杂的多任务优化问题。
在多任务优化问题中，存在多个目标和任务，并且任务之间相互关联。
例如，在设计一个复杂的机器人时，我们既需要考虑机器人的运动稳定性，又需要考虑机器人在不同情境下的智能决策等。
演化算法可以同时优化多个任务，每个任务对应一个目标函数。
通过演变，可以得到一组解集，使得每个解在多个任务优化目标下得到发挥。
这种方法可以有效减少机器人设计的时间和成本，同时提高机器人的性能和智能度。
演化算法在计算机优化领域中的应用研究
演化算法在计算机优化领域中的应用研究演化算法是一种基于生物进化原理的计算方法，主要用于优化问题中的搜索和优化性能。
演化算法通常包括遗传算法、进化策略、粒子群优化、蚁群算法、人工免疫系统等多种方法，其中遗传算法应用最广泛，是演化算法的代表。
在计算机优化领域，演化算法已经成为了一种重要的工具，广泛应用于优化问题的求解。
本文将从不同角度来探讨演化算法在计算机优化领域中的研究和应用。
一、演化算法的原理演化算法是一种基于生物进化的原理，通过对种群中个体的遗传信息进行改进和自适应，来实现优化问题的求解。
演化算法的基本流程包括初始化种群、选择、交叉、变异等几个步骤。
首先，通过一定的规则生成初始个体群体。
一般采用随机选择和随机生成的方式，以引入多样性，使种群具有一定的适应性。
其次，通过选择算子对当前群体进行选择，挑选出较好的个体，进行后续操作。
然后，通过杂交算子对个体进行交叉操作，产生新的组合个体。
在交叉时需要确定好交叉位置和交叉方式。
最后，通过变异算子对部分个体进行变异并产生新的个体，来进一步提升整个种群的进化速度和性能。
二、演化算法在计算机优化领域中的应用演化算法在计算机优化领域有广泛的应用，包括函数优化、组合优化、排列优化等多个方面的问题。
下面分别从这几个方面来进行探讨。
1.函数优化函数优化是一类比较基础的问题，涉及到优化或者寻找某个函数的最值。
这里的函数可以是一元函数也可以是多元函数。
对于这类问题，演化算法往往是比较有效的方法之一。
通过对参数进行初始化，然后不断进行进化优化，最终达到求解最值的目的。
在具体应用中，演化算法可以结合局部搜索算法，以更好地发现全局最优解。
2.组合优化组合优化是指解决一些集合中元素的组合问题，比如说背包问题和旅行商问题。
这类问题往往是NP难问题，使用传统的最优化方法会因为组合空间的复杂度和搜索过程中的局部极值而出现效果不佳的情况。
相比之下，演化算法在这类问题上的表现则相对来说会有所更好。
演化计算算法在多目标优化中的应用实践
演化计算算法在多目标优化中的应用实践随着科技的发展和信息时代的到来，人们已经意识到传统的单目标优化对于现代复杂问题的解决已经不足够了。
为了满足不同需求和优化目标的多样性，多目标优化成为了当前广泛关注的研究领域。
在多目标优化中，演化计算算法因为具有强大的全局搜索能力、弱化约束处理能力以及解决复杂问题的能力而受到广泛关注。
本文将从多目标优化问题的基本概念出发，详细介绍演化计算算法在多目标优化中的应用实践。
一、多目标优化的基本概念在传统的单目标优化理论中，目标函数是应该被最小化或者最大化的函数。
而在多目标优化问题中，我们需要同时考虑多个目标函数，并且这些目标往往存在冲突关系，即优化其中一个目标函数可能会对另一个目标函数产生负面的影响。
因此，在多目标优化中，我们需要找到一个解集，该解集中的各个解可以在不影响其他目标函数的前提下，最优化地满足所有目标函数。
在多目标优化理论中，我们需要用到一些基本概念。
首先，Pareto最优解是指在不影响其他目标函数的前提下，无法再通过改变参数使得目标函数的值得到改进的解。
其次，Pareto前沿是指所有的Pareto最优解所组成的解集。
最后，我们还需要介绍一个概念，即解的多样性。
解的多样性是指在解集中的各个解彼此之间相差很大，不仅在目标函数上，也包括一个解产生的行为和特征变化。
二、演化计算算法的简要介绍演化计算是一类基于生物进化原理的计算方法，包括遗传算法、进化策略、粒子群优化等。
这些算法都是通过不断的种群进化来搜索问题的解空间，并不断地通过选择、交叉、变异等遗传算子来产生新的种群来优化目标函数。
与传统的优化算法相比，演化计算算法具有以下优势。
一方面，演化计算算法能够适应搜索空间中存在的多个局部最优解的问题。
因为演化计算的搜索过程是基于概率的，即不同的解有不同的机会被选入种群中并产生出下一代个体。
因此，我们可以保证基于演化计算的算法能够从潜在的局部最优解中跳出去，继续向全局最优解搜索。
普适计算技术的演化和未来发展方向
普适计算技术的演化和未来发展方向引言人类在计算机科技领域的发展可以追溯到上个世纪初，当时的计算机基于电子管等元件进行构造，而今天，我们已经进入了人工智能时代，计算机科技已经成为当今社会发展中必不可少的一部分。
近年来，普适计算技术的演化和发展逐渐引起人们的关注，成为了一种趋势。
那么，普适计算技术的演化和未来发展方向是怎样的呢？普适计算技术的演化普适计算技术也被称为“无处不在”的计算技术——其目标是让计算机普遍存在于我们的日常生活中，随时随地被使用，而不仅仅是在计算机桌面上。
普适计算技术的发展经历了三个阶段。
第一个阶段是计算机的集成。
在这一阶段，计算机硬件已经变得越来越小，同时计算机的性能不断提高，计算机所需的能量也在逐渐降低，这使得人们很容易将计算机集成到其他系统中。
第二个阶段是计算机的普及。
在这一阶段，计算机不再是一种新兴科技，而是一种人们日常生活中必需的工具。
这个阶段的核心是人类与计算机系统之间的交互，这使得计算机的通用性和可用性大大提高。
第三个阶段是计算机的融入。
在这个时代，计算机逐渐融入了人类生活的各个方面。
从智能家居到新型智能交通系统，计算机技术已经越来越贴近人们的日常生活，而且越来越便携，越来越智能，因而越来越普及。
未来普适计算技术的发展方向随着科学技术的发展，普适计算技术的发展空间也越来越大。
未来普适计算技术可能会呈现出以下的发展方向：一、虚拟化技术的发展。
在虚拟化技术的支持下，深度学习、大数据处理等计算密集型应用可以被处理出更高的性能，同时，他们可以被移植到各种普及计算硬件平台上.二、智能计算能力的提升。
未来，计算机系统可能会逐渐具备特定领域的智能。
例如，计算机将可以像人类一样学习，创建智能机器人，并具有更快和更准确的预测能力等.三、人与机器的交互方式将得到改进并优化。
随着人工智能技术的成熟，人与计算机之间的交互方式将从键盘鼠标的方式向手语、语音等更加自然和个性化的方式发展，在未来，计算机可能具备更多与人类语言交流以及观察、学习人类行为的功能。
进化算法的发展与应用-概述说明以及解释
进化算法的发展与应用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述进化算法作为一种重要的优化技术，近年来在各个领域得到了广泛的应用和研究。
它受到了生物进化过程的启发，并将其原理与计算模型相结合，以求解各类复杂的优化问题。
进化算法通过模拟自然界中的进化过程，在搜索空间中不断地生成和改进候选解，最终找到问题的最优解或接近最优解。
进化算法的核心思想是基于适者生存的原理，即通过自然选择和遗传机制，将优秀的解保留下来，并通过交叉和变异等操作产生新的解，以期望在搜索过程中不断地向着更好的解靠近。
与传统的优化算法相比，进化算法具有自适应性、全局搜索能力强、对问题结构和约束条件的适应性较好等优势，并在各个领域中展现出了出色的性能。
本文将首先介绍进化算法的起源，包括对进化算法的最早研究以及后来的发展历程进行概述，探讨其基本原理和核心思想。
接着，将详细讨论进化算法在优化问题中的应用，并重点探究其在不同领域中的具体应用案例。
同时，也会对进化算法的优势和局限性进行分析和评价，以期使读者全面了解该算法的特点和适用范围。
最后，本文将展望进化算法的未来发展方向，并提出一些可能的改进和创新方案，以促进该领域的进一步研究和应用。
通过本文的阅读，读者将全面了解进化算法的发展历程、基本原理和在优化问题中的应用情况，对该算法的优势和局限性有所认识，并能够对其未来的发展方向进行预测和思考。
同时，本文也将为相关领域的研究者和工程师提供一些有益的参考和启示，以便在实际应用中更好地利用进化算法解决各类现实问题。
文章结构的设计是为了确保文章的逻辑和思路清晰，让读者能够更好地理解和接受所要表达的内容。
本文将按照如下结构进行展开：1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 进化算法的起源2.2 进化算法的基本原理2.3 进化算法的发展历程3.1 进化算法在优化问题中的应用3.2 进化算法的优势和局限性3.3 进化算法的未来发展方向文章结构的设计主要是为了让读者能够系统性地了解进化算法的发展与应用。
进化算法发展及其应用
进化计算方法发展及其应用摘要：进化计算作为一种新的智能优化技术，已广泛用于工程科学中的各个领域，与传统优化方法相比，进化计算在全局优化、复杂性问题的求解及易用性方面都显示出其优越性.进化计算发展到今天，出现了许多方法，如遗传算法、进化规划、粒子群算法、蚁群算法等等。
关键词：进化计算，优化算法，发展应用一、何谓进化计算进化计算作为一种新的智能优化技术，已广泛用于工程科学中的各个领域，与传统优化方法相比，进化计算在全局优化、复杂性问题的求解及易用性方面都显示出其优越性。
进化计算发展到今天，出现了许多方法，如遗传算法、进化规划、粒子群算法、蚁群算法等等。
在对进化计算的研究中，算法设计一直是研究工作的重点，这方面的研究，始终围绕两个主题,一是对进化计算应用领域的拓展，二是提高进化计算的工作效率。
前者重点放在设计和发现进化计算的搜索策略上，使其能解决过去不能解决或不能有效解决的问题，后者则着重改进已有的算法,使其效率进一步提高。
二、进化计算的典型算法➢几种典型的进化计算方法目前，进化计算的主要方法有遗传算法(Genetic algorithms，简称GA）、遗传编程（Genetic programming，简称GP）、进化策略(Evolution strategies,简称ES)和进化编程(Evolutionary programming，简称EP)，DNA计算，粒子群算法(Particle swarms optimization，简称PSO),蚁群算法（Antcolony optimization，简称ACO)，膜计算（Membrane computing)等，虽然上面有些方法与传统进化计算的定义不完全相同，但都是模拟生物的某项特征或某种行为而设计，都是建立在群体智能基础上的进化方法。
下面对几种典型的进化方法进行简单介绍.1)遗传算法（GAS）该算法是由Michigan大学Holland J．H．教授，借鉴达尔文的生物进化论和孟德尔的遗传定律的基本思想，并对其进行提取、简化与抽象，在1975提出了第一个进化计算算法—遗传算法。
演化计算技术研究现状与发展趋势
编码 技术 ， 种编 码既适 合于变 异又适 合交 配操作 ， 这
并 且 他 强 调将 交 配 作 为 主 要 的遗 传 操 作 。 随后 ， Ｊ ． Ｈ ｌｎ ｏｌ ｄ将该 算 法 用 于 自然 和人 工 系 统 的 自适应 行 ａ
作 和优胜 劣汰 的 自然 选择来 指 导学 习和确定搜 索 的 方向。 由于 它采 用种 群 （ 即一组 表 示 ） 的方式 组 织搜
把 计 算机科 学 与进化论 结合起 来 的尝试 开始于 ２ ０世纪 ５ ０年代 末 ，但 由于缺 乏一 种通 用 的编码 方 案 ，使 得 人们 只能依 赖变异 而不是 交配来 产生新 的 基 因结构 ， 而 收效 甚 微 。 ２ 纪 ６ 故 到 ０世 ０年代 中期 ，
展望。
关 键 词 ： 化 计算 ； 线 型算 法 ； 演 非 人工 智 能 中 图 分 类号 ： Ｐ ０ ． Ｔ３１ ６ 文献标识码： Ａ 文 章 编 号 ：０ ８ ６ ９ （ ０ ７ ０ — ０ １ ０ １ ０ — ３ ０ ２ ０ ）３ ０ ６ — ３
１ 引 言
演化 计算 采用 简单 的编码 技术来 表示各 种复 杂 的结 构 ，并 通过 对一 组编码 表示 进行 简单 的遗传操
地 改变参 数值 并 获得 了较好 的结果 。 随后 ， 们便 对 他
这种 方法 进行 了深 入的研究 和发 展 ，形 成 了演化计 算 的另一 个分 支—— 演化 策略 。
２３ 演化 规 划 ．
遗传算 法的基础 上 又发展 了一 个分 支 ：遗 传程 序设
计 （ｅ ｅ ｃＰ ｏ ａ ｉｇ 简称 Ｇ ） 虽然 这几 个分 支 ｇｎｔ ｒｇ ｍｍ ｎ ， ｉ ｒ Ｐ。
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《演化计算》课程报告浅谈演化计算及其应用与发展——以水利学科为例摘要：通过《演化计算》课程的学习，在阅读文献的基础上，本报告简述了演化计算的基本思想、特点、主要分支及设计基本原则和方法，并例举了演化计算在水利学科中的应用，对演化计算的应用作了进一步展望。
关键词：演化计算；水利工程；智能计算1.引言近年来，智能计算在人类生活中扮演着越来越重要的角色。
一些新的研究方向如演化计算(Evolutionary Computation)、人工神经网络和模糊系统等，由于它们通过模拟某一自然现象或过程以使问题得到解决，具有适于高度并行及自组织、自适应、自学习等特征，因而正受到越来越多的关注。
演化算法是一类统计优化算法，它们是受自然界演化过程特别是演化过程中生物个体对环境表现出的自适应性启发而产生的一类优化技术。
大自然一直是人类解决各种问题获得灵感的思想源泉，生物进化论揭示了生物长期自然选择的进化发展规律，认为生物进化主要有三个原因：遗传、变异和选择。
自然界中个体对环境的自适应性主要表现在基因遗传和个体对环境的适应能力上。
尽管物竞天择、优胜劣汰的原则是达尔文于几个世纪前提出的，但它今天仍被普遍认为在许多生物领域是有效的，而且这个原则还在不断被扩充与细化。
演化算法采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，它将问题的可行解进行编码，这些已编码的解被作为群体中的个体(染色体)；将问题的目标函数转换为个体对环境的适应性；模拟遗传学中的杂交(crossover)、变异(mutation)、复制(reproduction)来设计遗传算子；用优胜劣汰的自然选择法则来指导学习和确定搜索方向。
简而言之，演化算法不用了解问题的全部特征，就可以通过体现进化机制的演化过程完成问题的求解。
现如今，科学技术和工程应用领域具有挑战性的实践问题大都具有高度的计算复杂性的特点，这些是使传统方法失效的致命障碍，而演化算法正好可以克服这些困难。
一方面,由于演化算法的进化机制,使得算法具有自组织、自适应、自学习和“复杂无关性”的特征,能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识,并利用问题固有的知识来缩小搜索空间,自适应地控制搜索过程,动态有效地降低问题的复杂度,从而求得原问题的真正最优解或满意解。
另一方面,由于演化算法对于刻画问题特征的条件要求很少,再加上它效率高、易于操作、简单通用,从而使得它已经广泛应用于各种不同的领域中。
2.演化计算基本特征2.1 智能性在确定了编码方案、适应值计算方法及遗传算子之后，演化算法将利用计算过程中获取的信息自动地进行智能搜索，而且适应值大的个体具有较高生存概率。
生存概率高的个体，再通过基因突变等算法产生与环境更适应的后代。
2.2 本质并行性演化计算的并行性主要体现在内在并行(inherent parallelism)和内含并行性(implicit parallelism)两个方面。
内在并行，即多台计算机独立采用演化算法进行计算，计算过程不需要相互干涉；内含并行性，即运用成千上万台计算机，采用种群的方式对求解空间的不同区域共同组织搜索，从而大大提高计算搜索效率。
2.3 全局优化性演化计算采用群体搜索策略,而传统方法一般采用单点搜索策略。
这一特点使演化计算具有极好的全局优化性能,减少了陷入局部极值的风险；同时,也使演化计算本身易于大规模并行实现,可充分发挥高性能并行计算机系统的作用。
2.4 随机性演化计算采用概率的变迁规则来控制搜索方向。
表面上看好象是盲目搜索,实际上它遵循某种随机规律,在概率意义下朝着最优解的方向靠近,因此,它不象通常采用确定性规则的传统方法,精确度量算法某步群体最优解与问题全局最优解的绝对距离没有确定性意义,只有统计意义。
3. 演化计算主要分支传统的演化计算由三个强相互联系、但事实上有时彼此独立发展起来的分支组成，分别是遗传算法、演化策略及演化规划，九十年代初，在遗传算法的基础上又发展了一个分支，即遗传程序设计，即目前演化计算共有四大分支。
本文重点介绍的是演化计算的一大重点分支遗传算法在水资源与水环境研究中的应用。
3.1 遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm，简称“GA”）又称为基因算法，最初是在1975年由J.H. Holland所提出，其主要目的在于利用达尔文进化演论“物竞天择，适者生存”的方式来求解问题。
Holland所提出遗传算法的操作对象是一群二进制串，称为种群，每一个串都对应于问题的一个解亦即一个个体。
从初始种群出发，采用基于适应值比例的选择策略在当前种群中选择位串，使用杂交和变异来产生下一代种群。
这样一代代演化下去，直到满足期望的终止条件。
遗传算法不同于其他优化方法，其原因主要有：它能随机搜寻最佳解；具有保证优化的值能收敛及可靠度佳的特性；不需要梯度信息；不需要一个知道初始解；能搜索到多个极优值；很容易并行化。
3.2 演化策略演化策略是由H.P.Schwefel和I.Rechenbery所提出的一种算法，用于求解主要由试验得来的困难的离散或连续的多参数优化问题。
后来，其他学者在这一领域继续展开了深入的研究工作，从原始的（1+1）演化策略，发展到（μ+1）演化策略，进而发展到（μ+λ）演化策略。
此类方法强调了父代和子代之间或者再生的种群之间的行为联系，而不是像遗传算法那样强调遗传联系。
3.3 演化规划演化规划最初是在20世纪60年代由L.J.Fogel作为产生人工智能的一种尝试提出的，最基本的演化规划与Schwefel和Rechenbery提出的演化策略相类似，但是涉及到了更为复杂的人工智能问题，演化规划需要使被演化的系统具有人工智能。
Burgin、Atmar及其他学者在演化规划这一领域作了深入的研究工作，其采用的方法是演化一个有限态自动机使之具有最佳预测能力，后来D.B.Fogel借助于演化策略方法对演化规划进行了发展，并应用于数值优化与神经网络的训练等问题之中。
3.4 遗传程序设计遗传程序设计(genetic programme)是近二十年才发展起来的一种自动编程技术，它采用遗传算法的基本思想，通过增加结构的复杂性更灵活地处理遗传算法中的表示问题。
其采用分层结构即树型的表示方式来表示解空间，分层结构的端结点为问题的原始变量，中间节点为组合这些原始变量的函数，其中每个个体（一棵树）是一个普通的计算机程序。
遗传程序设计便是使用一些遗传操作动态地改变这些结构从而获得解决该问题的可行的计算机程序。
遗传程序设计拓广了传统遗传算法的应用范围，但它只对群体实施两种遗传操作:复制、杂交。
4. 设计演化算法的基本原则与方法4.1 设计演化算法的基本原则标准演化算法由7部分构成：编码方法、种群初始化、评价函数、选择策略、遗传算子、算法终止条件、算法参数的设置。
4.2 演化算法的设计方法在准备应用演化算法求解问题时，要完成以下几个步骤：①确定表示方案。
演化算法求解问题不是直接作用在问题的解空间上，而是利用解的某种编码表示。
选择一个便于演化算法求解问题的表示方案，常常需要我们对问题作深入的了解，表示方案的选择有时将对算法的性能、效率等产生很大的影响；②确定适应函数。
适应值是对个体的质量的一种度量，它通常依赖于个体的行为与环境(即群体) 的关系。
一般以目标函数或费用函数的形式来表示；③确定控制算法的参数。
控制参数主要包括群体大小M、算法执行的最大代数G、以及控制各种遗传操作的概率等等；④设计遗传算子。
演化算法中的遗传算子，主要包括复制、杂交、变异等。
复制算子的作用是提高群体的平均适应值。
杂交算子(有性重组)可以产生新的个体，从而检测搜索空间中新的点。
变异算子可增加群体的多样性，以防止群体过早收敛；⑤确定算法的终止准则。
自然界的演化过程是无终结的，演化算法也是如此。
然而作为一次实际的运行，必须给出终止条件。
常用的办法是预先规定一个最大的演化代数或算法在连续多少代以后个体的适应值没有什么明显的改进时，算法终止；⑥确定指定结果的方法。
结果指定的方法一般有两种，一种是当算法满足终止准则时，指定当前代中的最好的个体为运行结果；另一种是当算法满足终止准则时，指定在任一代中出现的最好的个体为运行结果。
这个结果可能是问题的一个解或近似解。
完成上述工作以后，即可以按照演化算法的算法结构编程，进行问题的求解。
在具体的演化算法设计过程中，我们可以利用特殊领域的知识来选择表示方案和适应函数，在控制参数的选择、终止准则和指定结果的方法的确定等方面，也可以采取一些附加的判断。
一旦完成这些选择，演化算法就按不依赖于问题本身的方式去求解问题。
5. 演化计算在水利学科中的应用演化计算在水资源领域的众多方面有广泛应用，如水污染控制规划、水库(群) 调度、水环境模型参数估计等，而且越来越受到水科学与环境领域工作者的重视。
5.1 在水资源优化配置中的应用水资源优化配置是实现水资源合理开发利用的基础，是水资源可持续利用的根本保证。
区域水资源优化配置是社会、经济及环境综合效益最佳的大系统多目标规划问题，该问题的求解很大程度上基于决策者的偏好，将多目标进行加权后华为单目标问题进行求解，人的主观因素将会影响规划的客观性和合理性。
为了避免这一问题的产生，遗传算法是绝佳的解决方式。
在水资源的优化配置中，采用演化计算对多目标、非线性问题进行求解。
以下举相关例子说明。
沈军等采用演化计算确定水资源优化配置模型中的效益系数，在此基础上对水资源进行了优化配置。
赵得军等在此基础上，将效益系数看做是时间的函数，在变化约束条件的情况下，利用演化计算的竞争机制优化效益系数，并利用效益系数的权重实现了开封市不同水源的合理配置。
5.2 在地下水系统中的应用地下水系统是由边界围限的、具有统一水力联系的含水地质体，是地下水资源评价的基本单位。
具有水量、水质输入、运移和输出的地下水基本单元及其组合。
普遍认为地下水系统是水文循环系统的一部分，由输入、输出和水文地质实体三部分组成。
外界对地下水系统输入的物质或能量，经过水文地质实体的接收、贮存、调节、平滑、延时、传递等作用，使地下水系统处于某一种状态，并可利用系统的反馈调节机制对地下水系统进行控制。
演化计算还被广泛用于地下水系统的研究，以下举一相关例子说明。
在沿岸地区，地下水的开采需要考虑到海水的入侵问题，为合理的开采地下水，防止海水入侵，Park提出了基于遗传算法的多目标优化方法，从而确定了泵的运行速率和钻井的位置，所得出的计算结果优于已有文献的成果，为沿岸地区地下水的管理提供了一种经济有效的方法。
5.3 在多目标优化决策的应用（水库群调度）水电站水库的运行，必须合理利用流量和水头，以获得最大的发电效益；有综合利用的水库，还要顾及综合利用的各项目标。
在梯级水库中，也要综合各水库的各个效益进行调度。