演化算法是一种模拟生物演化过程与机制求解优化问题及搜索问题的一类自组织、自适应人工智能技术。协同演化算法是针对传统演化算法的不足而兴起的，通过构造两个或多个种群，建立它们之间的竞争或合作关系，多个种群相互作用来提高各自性能，适应复杂系统的动态演化环境，以达到种群优化的目标。协同演化算法是近年来已成为计算机智能研究的一个热点，已广泛应用于电子工程、模式识别、交通运输规划、经济管理和工程设计优化等领域。 本书从协同演化理论和演化算法相结合的角度出发，着重介绍了协同演化算法及其在数据挖掘的应用方面的研究工作。全书共分为10章，内容包括绪论、函数优化、约束优化、多目标优化、兴趣度量优化、数据集的优化和规则形式的简化及演化聚类算法等。 本书可作为计算机科学、信息科学、人工智能自动化技术及数据挖掘等相关专业的研究生、教师和科技工作者的参考书。

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