协同进化

综述：协同进化

摘要：协同进化（co-evolution）是一个物种的性状作为对另一个物种性状的反应而进化，而后一个物种的这一性状本身又是对前一物种的反应而进化。因此物种间的协同进化，可产生在捕食者与猎物物种之间，寄生者与宿主物种之间、竞争物种之间。

关键词：反应进化竞争捕食寄生

一、竞争物种间的协同进化

从理论上来说，物种通过生态位的分离可以用右图来表示。①两个物种对资源谱的利用曲线完全分开。这样就有一些中间资源没有被利用。谁能开发出这一个资源带，对谁就有利（a）。②若重叠太多，两个物种所需的资源几乎相同，即生态为基本重叠，竞争就会十分激烈（c）。③竞争的结果使两个物种均能

充分利用资源而又达到共存（b）。

物种生态位的分离可用右图的食

物曲线来反映，动物吃的最多的食物就

是它最喜欢吃的食物，称为喜好位置。

除了最喜欢吃的食物以外，它也吃一些

不是很喜欢的其他食物，这种变化范围

称为喜好位置的变异度。那么，两个共

同竞争种之间的生态位重叠极限应当

是多大？根据May的研究，这个极限

中间的平均分离度d超过种内的标准

变异ω，即d/ω=1大致作为相似性的

极限。其中，中间平均分离度d是指两

个物种的喜好位置之间的距离；种内标

准变异ω为每一物种喜好位置的变异

度（下图）d/ω值越大，生态位充分的

分离。d/ω值小，生态位高度重叠。

考虑到Lotka-Volterra的竞争模型是基于逻辑

斯蒂方程的，其基本参数为r级K。其中，K对策

者主要受种内和种间竞争的压力，其选择的压力

驱使有机体更好地利用资源。但在Lotka-Volterra

模型中除K值外，还有竞争系数α和β。任何能

防止竞争者获取有限资源的机制均可通过可通过

增加α值（或β值）来增加竞争能力。这就涉及

到大多数的相互干扰现象。如鸟的占区行为和植

物中异株克生物质的产生等。这种基于相互干扰

的竞争选择称之为阿尔法选择。

由此，一个理想的进化梯度为：

低密度建立种群和增长r选择

高密度资源竞争K选择

高密度仙湖干扰机制以防止资源竞争a选择

二、捕食者与猎物的协同进化

捕食者·-猎物系统的形成是二者长期协同进化的结果。

捕食者在进化过程中发展了锐齿、利爪、尖喙、毒牙等工具，运用诱饵追击、集体围猎等方式，以更有利的捕食猎物；另一方面猎物相应的发展了保护色、拟态、警戒色、假死、集体抵御等种种方式以逃避捕食者，二者形成了复杂的协同进化关系。

在二者的关系中，自然选择对于捕食者在于提高发现、捕获和取食猎物的效率；而对于猎物在于提高逃避被捕食的效率。这两种选择是对立的，显然猎物趋于中断这种关系，捕食者则维持这种关系。

在多种捕食者捕食多种猎物的系统中，一种被捕食者酷能通过隐藏来躲避捕食者，领一种可能以快速飞跑来逃避捕食者，而捕食者就难以在进化中同时获得这两种互相矛盾的捕食能力。对于捕食者来说，自然选择有利于逃避捕食者，但多种捕食者各具不同的捕食策略，因此被捕食者也难以获得适合于逃脱所有捕食者的行为和本能。

三、植物和食草动物的协同进化

植物是生态系统的生产者。尽管有大量的食草动物的危害，但世界仍然是绿色的。其中中炎的原因是植物和食草动物之间存在着协同进化关系。

（一）植物对危害后的反应

植物受到危害后，并不是完全被动的，而会产生各种补偿机和防卫反应。

1.补偿作用

如：①植物的一些枝叶受损后，将降低对其他叶子的遮阴，提高其光合作用效率，改善整株植物光合与呼吸间的平衡；②受损植物可以利用贮藏于各组织和器官内的主要碳水化合物得到补偿；③受损植物可能改变光合产物的分布，以维持根/枝必的平衡；④动物啃食可能刺激单位面积光和效率的提高。

2.植物的防卫反应

（1）植物化学防卫植物本身有防卫能力，他在受到动物取食的压力胁迫后，还将产生次生代谢物质等有到哦防卫能力来对付动物的取食。

（2）其他防卫反应：①机械防卫：植物的枝叶特化为刺和棘，可以阻挡植食动物的取食；②生殖抑制：一些植物如冷杉含有昆虫激素的衍生物，这些衍生物被昆虫吸收后能阻止幼虫蜕皮，减少昆虫的繁殖输出；③大量结实：植物产生大量的种子，提高部分种子存活的概率；④缺乏化学引诱剂：一些植物能通过不产生草食植物所西药的化学引诱剂，而使动物不能发现自己，达到阻止被采食的目的。

（二）食草动物对植物反应的适应

在进化过程中，植物发展了防卫机制，食草动物则随之产生相关的适应性，如对付植物防卫机制的办法可能表现为发展特殊的梅进行解读，或者调整取食时间以避开植物的有毒化

合物。于是二者之间就形成了紧密的协同进化关系。

植物和食草动物之间的协同进化，是彼此相互适应对方的过程。通过偶发的突变和重组，被子植物产生了一系列与其基本代谢没有直接关系，但对正常生长并非不利的化合物。偶尔某些化合物具有防卫食草动物的优越性，通过自然选择巩固下来，随辐射进化扩展为一科或一群相近科的特征。另一方面，食草动物在进化过程中也发展了解毒和免疫的功能。由于没有其他食草动物的竞争，就有更多的机会来发展多样性；反过来，食草动物多样性又促进了植物多样性。

四、寄主-寄生物间的协同进化

寄生物与其寄主间紧密的关联，经常会提高彼此相反的进化选择压力，在这种压力下，寄主对寄生物反应的进化变化会提高寄生物的进化变化，这是一种协同进化。结果可引起‘军备竞赛’，当寄主提高防御机制，遇到了寄生物为克服这些防御而发展的进攻机制的反击时，‘军备竞赛’不断加强。如大豆与其真菌寄生物锈菌之间的协同进化，就发展成了寄生物的毒性基因与寄主的抗性基因间的对等关系，称之为基因对基因协同进化。

协同进化

班级：生科1401 学号：20141312002 姓名：张弘毅

昆虫与植物的关系

昆虫与植物的关系作业 昆虫与植物的关系 范凡 200932 摘要：本文从昆虫与植物互利、互助的几方面阐述昆虫与植物之间的关系，包括植物被害后采取措施、植物通过进化来吸引昆虫为其传粉以及特殊的肉食性植物等。通过这些了解昆虫与植物间复杂而密布可分的关系，是我们能够去发现更多问题，解决问题，从而去造福人类。 关键词：昆虫；植物；寄主；关系 昆虫和植物是组成陆地生态系统的重要组成部分，二者能够占到地球生态系统中生物总量的60％，从远古起就有因生境和物候的一致而生活在一起，在营养、繁殖、保护、防卫、扩散等等方面有着密切的联系，二者相互作用、彼此影响，在某些外在因素推动下，使某些种类衰败淘汰，有些种类继续延绵、繁荣昌盛。它们各以对方为强有力的进化选择因素作为条件，持续地但又有步骤地相互调节制约，造成了协调适应或协同进化（coeverlution）（Ehrlich和Raven ，1965）。 目前，植食性昆虫的种类估计约在35 万种左右, 已知被子植物的种类总数约为23万5千种。昆虫与植物产生变异和适应环境的能力都很强，它们在陆地上密切相处。经亿万年的演化而形成各种类型的关系。 1.昆虫采食植物，植物成为昆虫的猎获物 昆虫与植物这种关系在生态系统中最为普遍，大部分植食性昆虫以植物为食，对植物造成危害甚至死亡。目前研究较多的为农林业害虫，即和人们生产生活相关的昆虫。据不完全统计，仅在我国比较重要的农业害虫就达700多种，这些害虫每年都造成巨大经济损失。 食叶类害虫与其寄主 食叶类害虫包括取食叶片、刺吸叶片嫩茎、潜叶和卷叶危害几类。其中取食叶片害虫主要蚕食植物叶片，利用其咀嚼式口器蚕食叶片形成缺刻或孔洞，严重时将叶片吃光，仅剩枝干、叶柄或主叶脉。该类害虫繁殖力较强，并有主动迁移、迅速扩大危害能力。主要有鳞翅目、膜翅目、鞘翅目和直翅目等害虫。其代表害虫有历史上经常爆发的蝗虫、远距离迁飞的粘虫、农牧交错带危害巨大的草地螟以及今年在我国北方地区迅速扩散并造成大量危害的美国白蛾等。刺吸危害的主要是以刺吸式和锉吸式口器危害植物，主要包括蚜虫类、介壳虫类、螨类、飞虱类、叶蝉类、粉虱类、木虱类、蝽类以及蓟马类。其危害较重

多目标进化算法总结

MOGA i x 是第t 代种群中个体，其rank 值定义为： () (,)1t i i rank x t p =+ ()t i p 为第t 代种群中所有支配i x 的个体数目 适应值（fitness value ）分配算法： 1、 将所有个体依照rank 值大小排序分类； 2、 利用插值函数给所有个体分配适应值（从rank1到 rank * n N ≤），一般采用线性函数 3、 适应值共享：rank 值相同的个体拥有相同的适应值， 保证后期选择时同一rank 值的个体概率相同 最后采用共享适应值随机选取的方法选择个体进入下一代 一种改进的排序机制（ranking scheme ）： 向量,1,(,,)a a a q y y y =???和,1,(,,)b b b q y y y =???比较 goal vector ：() 1,,q g g g =??? 分为以下三种情况： 1、 ()() ,,1,,1; 1,,; 1,,; a i i a j j k q i k j k q y g y g ?=???-?=????=+???>∧≤ 2、() ,1,,; a i i i q y g ?=???>

当a y 支配b y 时，选择a y 3、() ,1,,; a j j j q y g ?=???≤ 当b y 支配a y 时，选择b y 优点：算法思想容易，效率优良 缺点：算法容易受到小生境的大小影响 理论上给出了参数share σ的计算方法

NPGA 基本思想： 1、初始化种群Pop 2、锦标赛选择机制：随机选取两个个体1x 和2x 和一个Pop 的 子集CS(Comparison Set)做参照系。若1x 被CS 中不少于一 个个体支配，而2x 没有被CS 中任一个体支配，则选择2x 。 3、其他情况一律称为死结（Tie ），采用适应度共享机制选择。 个体适应度：i f 小生境计数（Niche Count ）：(),i j Pop m Sh d i j ∈= ????∑ 共享函数：1-,()0,share share share d d Sh d d σσσ? ≤?=??>? 共享适应度（the shared fitness ）： i i f m 选择共享适应度较大的个体进入下一代 优点：能够快速找到一些好的非支配最优解域 能够维持一个较长的种群更新期 缺点：需要设置共享参数

植物与动物的协同进化

动植物之间的协同进化 摘要：通常协同进化是指一个物种(或种群)的遗传结构由于回应于另一个物种(或种群) 遗传结构的变化而发生的相应改变。广义的理解，协同进化是相互作用的物种之间的互惠进化。生物之间、特别是植物与草食动物之间的协同适应与进化，已经成为生物进化、生态、遗传等学科十分关注的问题，可能成为生物学中各学科研究的交汇点或结点。作者具体阐述了：(1)生物之间协同进化的研究意义，包括对生物学与生态学的价值；(2)生物之间协同进化研究的限制或困难，诸如时间、研究对象、进化等级尺度和研究方法的限制；(3)植物与草食动物之间协同进化的主要研究对象( 系统)，即昆虫传粉系统、昆虫诱导植物反应系统、种子散布系统、以及大型草食动物采食与植物反应系统；(4)植物与草食动物之间协同进化的主要研究内容，包括适应特征(性状)——物种的可塑性，以及适应机制——物种适应过程与策略两个方面；(5)植物与草食动物之间协同进化研究的存在问题及研究方向。 关键词：协同进化；协同适应；植物；草食动物。 1、协同进化的概念与研究意义 自然界中，作为生态系统中主要生物成分的动物与植物之间的关系，体现于它们之间相互制约与相互依存的协同进化(coevolution)[1，2]。一方面，植物为了逃避各类草食动物的采食而形成防卫性的形态结构，以及生理生态适应机制；另一方面，动物为了获取最大净营养(食物)，通过优化采食、增大解剖与生理特征的可塑性，以提高其适合(fitness)[3]。大量野外观察与实验都已表明，动植物之间所表现的相互拮抗与互惠特征(antagonistic and mutualistic traits)是同时出现的，而且随着自然历史的发展，它们之间可能达到一定程度的“默契”，以维系生态系统的稳定与进化[2]。协同进化这一概念最早是Ehrlich 和Raven 在研究蝶类与植物之间的作用关系时提出的[3]。Janzen 曾给以定义，一个物种的某一特性反应于另一个物种的某一特性而进化，后者的特征同样回应于前者的特征而进化[4]。进一步理解，协同进化是指一个物种(或种群)的遗传结构由于回应于另一个物种(或种群)遗传结构的变化而发生的相应改变。近年来人们对协同进化概念的外延又有扩展理解，即不仅存在物种之间的协同，也有生物与环境之间的协同，那么协同进化又是在生态上密切相关联的进化[5]。 作为自然界生物进化的一个重要方面，物种间协同进化的研究已经成为生物学家们聚焦的新领域。协同进化的研究内容主要是在生物与生物之间的相互关系上开展，而这种相互关系始终是生态学研究的核心问题之一；同时，说明物种间相互适应、以及共同进化的机制也

多目标进化算法总结

MOGA i x 是第t 代种群中个体，其rank 值定义为： () (,)1t i i rank x t p =+ ()t i p 为第t 代种群中所有支配i x 的个体数目 适应值（fitness value ）分配算法： 1、 将所有个体依照rank 值大小排序分类； 2、 利用插值函数给所有个体分配适应值（从rank1到 rank * n N ≤），一般采用线性函数 3、 适应值共享：rank 值相同的个体拥有相同的适应值， 保证后期选择时同一rank 值的个体概率相同 最后采用共享适应值随机选取的方法选择个体进入下一代 一种改进的排序机制（ranking scheme ）： 向量,1,(,,)a a a q y y y =???和,1,(,,)b b b q y y y =???比较 goal vector ：() 1,,q g g g =??? 分为以下三种情况：

1、 ()() ,,1,,1; 1,,; 1,,; a i i a j j k q i k j k q y g y g ?=???-?=????=+???>∧≤ 2、() ,1,,; a i i i q y g ?=???> 当a y 支配b y 时，选择a y 3、() ,1,,; a j j j q y g ?=???≤ 当b y 支配a y 时，选择b y 优点：算法思想容易，效率优良 缺点：算法容易受到小生境的大小影响 理论上给出了参数share σ的计算方法

NPGA 基本思想： 1、初始化种群Pop 2、锦标赛选择机制：随机选取两个个体1x 和2x 和一个Pop 的 子集CS(Comparison Set)做参照系。若1x 被CS 中不少于一 个个体支配，而2x 没有被CS 中任一个体支配，则选择2x 。 3、其他情况一律称为死结（Tie ），采用适应度共享机制选择。 个体适应度：i f 小生境计数（Niche Count ）：(),i j Pop m Sh d i j ∈= ????∑ 共享函数：1-,()0,share share share d d Sh d d σσσ? ≤?=??>? 共享适应度（the shared fitness ）： i i f m 选择共享适应度较大的个体进入下一代 优点：能够快速找到一些好的非支配最优解域 能够维持一个较长的种群更新期 缺点：需要设置共享参数

基于博弈论的协同进化算法

基于博弈论的协同进化算法：一种新的计算方法 摘要：博弈论是数学分析的方法，用于开发研究决策过程的。1928年，冯·诺依曼在数学上证明，每两个人，在zero sum那个游戏里，许多每个玩家纯的有限的策略是确定性。在50年代早期，纳什提出了另一个概念，作为推广冯·诺依曼理论的基础。博弈论另外一个主要成就就是引入演化博弈论，即媒介可以在缺乏合理性的情况下，采用最优战略。根据达尔文选择过程，媒介的人口数可以进化到由梅纳德·史密斯在1982年提出的进化稳定策略。为了跟上游戏理论研究的步伐，希利斯试用了第一台计算机的模拟进化。此外，考夫曼提出了NK模型，分析不同物种之间的协同进化动力学。他展示了协同进化的现象如何达到静止状态，这些状态是在博弈论中不是纳什的论均衡亦是ESS。 由于涉及共同进化现象的研究已发起，因此，已经很有很多其他研究人员在进行协同进化算法的研究。在这篇文章中，我们提出了一个新的协同进化算法，它是基于协同进化算法（GCEA）的，那就是博弈论。我们认为，通过搜索EES, 这种算法可以解决进化问题。我们解决了几个测试多目标优化问题（MOPS）用以评估此新的方法。从这些评估的结果，我们可以证实，进化博弈可由共同进化算法来实施。而且，通过比较我们的算法与其他进化算法的性能，分析出我们的性能较优化。 第一部分简介 博弈论被分成两大类，合作与不合作。非合作博弈论的目的，是充分说明合作以及不合作。因此在本文中，我们将非合作博弈理论作为关注的焦点，在1928年，冯·诺依曼已经奠定了非合作博弈论。同时，在1951年，纳什提出了另一个概念，作为概括冯·诺依曼理论的基础。在他的文章中，双人游戏的解决方案对于战略的最低要求就是候选人，作为一个对战略的最低要求是对两个人的游戏解决方案的候选人，他建议每个策略都要给对方最好的答复。这样一对策略，这是纳什均衡，成为现代化的基础非合作博弈论。 由于纳什均衡提出的非合作博弈的解决方案，因此寻求博弈均衡的研究已经开始了。在这些研究中，演化博弈论被看作是当特殊表型取决于人口频率变化是，研究表型水平变化的一种方式。列万廷第一次明确地应用博弈论在进化生物学。他的做法是寻求尽量减少物种灭绝可能性的策略，但是，是一个图片物种游戏，违反了自然规律。Slobodkin和拉波波特也进行了类似的研究。同时，汉密尔顿寻求一个无与伦比的战略，这个战略与梅纳德·史密斯和普赖斯定义的进化稳定策略（ESS）基本相同。 紧跟这些研究中，我们将协同进化算法试用于研究不同物种之间的进化。希尔利斯演示了如何将模拟进化应用于实际优化问题中，而且特别是寄生虫进化如何能提高协同进化的过程。模拟进化是对生物系统某些方面的理想化。还有，汉密尔顿同时使用计算机模拟和数学论证提出怎么进化能够产生遗传多样性。这改善了进化过程增加在优化效率。 几个研究共同进化的研究人员研究了演化博弈论这种现象。考夫曼基于NK类统计模型介绍了协同进化。他表示，协同进化的生态系统如何实现纳什均衡，以及如何稳定扰动这种均衡。在他的论文中，他描述了一种新型的调查协同进化问题的模型。这个模型与梅纳德·史密斯和普赖斯提出的ESS息息相关。与此同时，罗辛和贝尔柳提出，进化是假设通过博弈理论模型的基础上的，例如梅纳德·史密斯的ESS和囚徒困境逻辑。他们声称，它也出现在的人工智能游戏战略的演变上，其中潜在对手的范围使得难以建立一个单一，固定的，外源的适应度函数为通常用在遗传算法。 第二部分

昆虫与植物的协同进化_寄主植物_铃夜蛾_寄生蜂相互作用

科技前沿 昆虫与植物的协同进化:寄主植物-铃夜蛾-寄生蜂相互作用 3王琛柱33 　钦俊德 (中国科学院动物研究所农业虫害鼠害综合治理研究国家重点实验室　北京　100080) I nsect 2plant co 2evolution :multitrophic interactions concerning Helicoverpa species .W ANG Chen 2Zhu 33 ,QI N Jun 2De (State K ey Laboratory o f Integrated Management o f Pest Insects and Rodents ,Institute o f Zoology ,Chinese Academy o f Sciences ,Beijing 100080,China ) Abstract In the field of insect 2plant interactions ,the theory of co 2ev olution proposed by Ehrlich and Raven in 1964and the theory of sequential ev olution by Jermy in 1976have stimulated many studies over recent decades.C oncerning the tw o theories ,several major questions are brought forward :(1)H ow insect herbiv ores select host plants ?(2)D o secondary com pounds protect plants from attacking of insect herbiv ores ?(3)D o insect herbiv ores adapt to plant chemical defenses ?(4)What pattern is the ev olution of host range in insect herbiv ores ,specialization or generalization?F ocused on the above questions ,the results in the studies of tritrophic interactions concerning Helicoverpa species were discussed.Based on the co 2ev olution and sequential ev olution theories and the considerable advances made in tritrophic interactions recently ,a new hypothesis called multitrophic co 2ev olution is proposed.The multitropic co 2ev olution hypothesis accepts that plant secondary com pounds play an im portant role in chemical defense of plants and host selection of insect herbiv ores ,but expands the interacting insect 2plant system to the multitrophic system ,in which the im pact of the third trophic level and host shift on the ev olution of insect host range are em phasized. K ey w ords co 2ev olution ,sequential ev olution ,Helicoverpa ,multitrophic co 2ev olution hypothesis 摘　要　近数10年内,Ehrlich 和Raven 于1964年提出的协同进化理论及Jermy 于1976年提出的顺序进化理论极大地促进了对昆虫与植物相互作用的研究。文章首先简要介绍有关理论,对植食性昆虫与植物关系研究的若干核心问题进行评述。主要问题包括(1)植食性昆虫如何选择寄主植物?(2)植物次生物质是否作为植物防御昆虫取食的重要屏障?(3)昆虫能否适应植物的化学防御?(4)植食性昆虫寄主范围是否是从广到专演化的?随之,作者结合对铃夜蛾Helicoverpa 系统研究取得的结果,对上述问题做了进一步的论证和阐述。最后,在继承协同进化、顺序进化等理论精髓的基础上,根据当今三营养级相互作用领域的研究新进展,提出一个新的假说,即多营养级协同进化假说。该假说肯定植物次生物质在植物防御和昆虫识别寄主植物上的重要作用,同时把其他营养级并列放入交互作用的系统,特别强调第三营养级在昆虫与植物关系演化过程中的参与和寄主转移与昆虫食性专化和广化的联系。关键词　协同进化,顺序进化,铃夜蛾属,多营养级协同进化假说 3国家自然科学基金重点项目(30330100)和创新研究群体科学基金项目(30621003);本文为《昆虫知识》编委会特邀稿件。33E 2mail :czwang @https://www.sodocs.net/doc/bc6980159.html, 收稿日期:2007204204,接受日期:2007204220 生物间在漫长进化过程中形成的相互作用关系,是物种赖以生存的根本,是环境稳定的基础。认识和掌握物种间的相互关系及其协同进化规律,是生物科学交叉研究领域的重要内容,也是实现社会可持续发展的需要。过去,人类

姚国华西方文明崛起得文化基因

姚国华:西方文明崛起得文化基因 姚国华:西方文明崛起得文化基因 “劳心者治人,劳力者治于人。”劳力者同样重要,只就是,没有灵魂得躯体就是不能走远得。纵观历史,一个文明得存亡,往往与军事没有根本关系,关键就是其文化传统。大国何以崛起？不就是坚船利炮,亦非奇技淫巧,而就是她们得文化规则,就是理性与智慧,这就是现代文明内在得文化基因。文明崛起,背后就是文化基因。 分析不同得文明样本,探究各自背后得文化基因,正就是时代所需。 本期发表姚国华先生《西方文明崛起得文化基因》,就是为“文明崛起得文化基因”系列之一。 人类文明并不就是一堆堆杂乱无章得人造物,它们就是一个个有活力得有机生命体。每一个文明得肌体里都有一个整体性得内核,或者说基因,构成这个文明之内所有要素得约束力量,并且贯穿于文明进化得始终,这便就是文化。 现代生物学理解生命,要把生命得所有基理落到基因研究上。相同得道理,考察每个文明得历史进程,必须了解它得文化基因。 德国哲学家雅斯贝尔斯指出,在公元前8至2世纪之间得所谓“轴心时代”,人类得精神基础几乎同时但却又独立地在中国、印度、波斯、巴勒斯坦与希腊开始奠定。本文要说得

就是,西方现代文明得文化基因,主要就是希腊人得理性主义哲学与巴勒斯坦犹太人得超越性信仰结合而成得。 1、怪诞得“现代化” 现代化也好,时尚化也好,其标准都在美国,在西方。“现代化”得内里,实质就就是西方化,美利坚化。 “现代化”这个概念,本来就是很怪诞得。欧美现代化就是一个已经完成得过程,她们由传统农耕社会走向工业社会就是一个自然得进程,这当然没有什么问题。可就是,在西方之外,明明就是现代,生活在当下得人们,居然还要“现代化”？难道我们还在古代？为什么会有这种时间坐标得错乱呢？如此明显得错乱,又就是怎样被默认为天经地义得世界潮流得呢？就是怎样进入学者们严谨得学术语言得呢？ 各民族得文化体系本来都有自己得历史坐标,在人类史得几百万年、文明史得几千年间,各部族、各民族间有过复杂得文化交流,但从来没有“现代化”问题,也没有一种跨民族得普适价值坐标。如果有概念癖得学者要谈“现代性”,试图在现代联结过去与未来得意义上赋予这个词某种普适价值,譬如说自由意志在当下得自主性与能动性,那么它对任何人都就是对等得。可现在,凭什么只有非西方民族要现代化呢？ 我们生存着得这个世界一定发生了某种突变,所有人都得服从于统一得文化坐标与时间尺度,而西方世界却又超然于这个坐标之上。

2019-2020学年 人教版 必修二 协同进化与生物多样性的形成 作业

2019-2020学年人教版必修二协同进化与生物多样性的形成作业 1.下列关于生物多样性的叙述,正确的是() A.生物多样性包括遗传多样性、个体多样性和生态系统多样性三个层次的内容 B.生物多样性的形成是不同生物之间、生物与无机环境之间协同进化的结果 C.地理隔离不利于生物多样性的形成 D.生物多样性的形成是新物种形成的过程 ;地理隔离有利于生物多样性的形成;生物多样性的形成是生物与生物、生物与环境协同进化的结果。 2.生物的协同进化,可以从哪些方面表现出来?() ①同种生物之间②不同种生物之间③生物与无机环境之间④亲代与子代之间 A.①③ B.②④ C.②③ D.①④ 3.下列关于生物变异和生物进化的叙述,不正确的是() A.种群基因频率发生改变,生物一定会进化 B.不同物种之间、生物与环境之间协同进化导致生物多样性形成 C.生物多样性包括遗传多样性、种群多样性和生态系统多样性 D.有性生殖的出现实现了基因重组,这明显加快了生物进化的速度 4.下列关于生物进化的叙述,正确的是() A.在进化地位上越高等的生物,适应能力越强 B.生态系统多样性形成的原因可以概括为协同进化 C.生物多样性包括遗传多样性、物种多样性和变异多样性 D.最早登陆的生物是适应陆地生活的原始的两栖类 ,进化地位上越高等的生物,适应能力不一定越强;生物多样性包括遗传多样性、物种多样性和生态系统多样性;最早登陆的生物为植物,主要是蕨类植物。 5.1986年,苏联乌克兰境内的切尔诺贝利核电站发生了核泄漏,此后几年,在该地区发现了一定数量的巨型老鼠。下列关于生物变异与进化的叙述,正确的是() A.该地区巨型老鼠的出现一定是基因突变所致 B.若要判断该地区巨型老鼠是否发生了染色体变异,可以利用显微镜进行观察 C.变异为生物进化提供了原材料,决定了生物进化的方向 D.该地区发生的协同进化,只发生在具有竞争、捕食关系的生物之间

论人类基因_文化协同进化

山东师范大学学报(人文社会科学版) JOURNA L OF SH ANDONG NOR M A L UNI VERSITY (Hum anities and S ocial S ciences )　2009年第54卷第5期(总第226期) 2009　V ol.54　N o.5(G eneral N o.226) 论人类基因———文化协同进化 3① 史少博 (哈尔滨工程大学人文学院,黑龙江哈尔滨,150001) 摘要:　文化和基因的进化相互交织,一方面,文化受基因作用的限制和推动,另一方面,文化对基因具有巨大的影响作用,这样,人类就构成了一个循环式的基因文化协同进化。其中,文化是由生物学上的需要产生和形成的;同时,生物学特征又因对文化发明做出反应的遗传进化而改变。在此基础上,通过人脑和精神发育的“预成规则”,沟通人类基因———文化协同进化。 关键词:　基因;文化;协同进化 中图分类号:　C912.4 文献标识码:A 文章编号:1001-5973(2009)05-0055-04 3收稿日期:2009-03-07 作者简介:史少博(1965—　 ),女,山东德州人,哈尔滨工程大学人文学院教授,博士生导师,清华大学人文学院博士后。①本论文是黑龙江省普通高校人文社会科学重点基地重点研究项目,项目编号:1152Z 046;哈尔滨工程大学基础研究基金项目成果之一,项目编号:HE U0903。 19世纪的古典进化论和20世纪的新进化论,主要运用生物进化论的观点解释人类社会及文化,旨在强调遗传基因是一切有机体行为的最终依据,带有很强的生物决定论色彩。后来专家、学者经过研究对其观点进行了修正,提出“基因———文化协同进化”理论,试图把握生物进化和文化进化相互作用的具体机制。例如20世纪60年代以后,在西方兴起了一门新的科学———社会生物学。这门学科的主要创始人是美国哈佛大学教授爱德华?奥斯本?威尔 逊,他的《论人性》和《基因、心智和文化》(与拉姆登斯合作)等书,阐明了人性的基因基础以及基因———文化协同进化学说。北京大学赵敦华教授这样总结:威尔逊等人说,社会生物学承认文化中的精神因素,并不想把文化和心智活动还原为基因作用。他们所要坚持的立场是:首先,文化和心智有生物学基础,受基因作用的限制和推动。其次,基因的作用不是惟一的决定性作用,而是与人的后天活动一起,共同参与了文化的进化过程。再次,文化是人类生活环境的重要组成部分,对基因的存留也有选择作用,一定的文化习俗可以提高适应它的基因在群体基因库中的比例,降低不适应它的基因的比例。总之,文化和基因的进化相互交织:一方面,基因限制和引导 着文化的产生和变化;另一方面,文化通过社会环境的变动影响着基因频率的变动。 一、文化受基因作用的限制和推动现在有一学派观点和威尔逊等人的论点对立,认为没有足够的科学证据能够表明,人的基因与他们的社会行为或文化习俗之间存在着因果关系。分子生物学充其量只能证明,基因与人的生理结构和遗传性疾病有因果联系。如果证明基因与文化也有这种联系,那么就要进一步证明,人的生理结构的基因型与表现型、表现型与个体行为、与个体间的社会行为、与社会行为的固定模式之间,都存在着因果关系。这是一个递进的证明过程,现在连第一步,即基因型与表现型之间的因果关系,都还不清楚。在基因与文化之间的众多的复杂环节之间的关系尚不清楚的情况下,现在不能对基因与文化有无因果联系做出科学的判断。威尔逊可以辩解说,不管人的行为是否有相应的等位基因,也不管等位基因以何种方式、在何等程度上作用于人的行为,人的行为肯定有遗传物质的基础,通过人的行为,这种被称为基因的遗传物质肯定会与社会文化发生相互影响。 我认为,即使基因与文化无因果联系,但是人类 5 5

生物基因组进化

寒武纪物种大爆发是病毒的产物 is the result of virus creation 1984年6月中旬，中国科学院南京古生物所硕士毕业生侯先光，来到云南澄江县的帽天山，寻找曾经生存于寒武纪的高肌虫化石。7月1日下午3点左右，发现一块形状奇特又保存完整的化石，使他欣喜若狂，他用自己所学的知识判断，这是一块寒武纪早期的无脊椎动物化石。他再接再厉，当天就发现了三块重要化石，这三块经进一步鉴定，分别是纳罗虫、腮虾虫和尖峰虫化石。至此他打开了一扇古生物宝藏的大门，在以后的数天里，侯先光陆续发现了节肢动物、水母、蠕虫等许许多多同时期的古生物化石。返回南京后，他与导师张文堂教授，撰写了《纳罗虫在亚洲大陆的发现》，后来将在澄江发现的化石经技术处理复原后，展现在人们面前的是各种生物姿态奇特、色彩斑斓让人称奇的5.3亿年前的海洋全景图，澄江的动物化石因此闻名于世界，被定名为“澄江动物群”。在此之前的1909年，在加拿大发现的寒武纪中期的布尔吉斯动物化石群曾经轰动过世界，这个化石群距今有5.1亿年，比澄江动物群晚1500万年以上，澄江动物群是目前世界所发现的最古老、保存最完好的多门类动物群。1947年在澳大利亚发现了距今5.8亿年前寒武纪末期的埃迪卡拉动物化石群。奇异的是这个化石群与前上两化石群比较，物种间发生的突然性变化难以证明物种的连续性进化。这个化石动物群中没有发现任何寒武纪的属种，就如各类的动物是在寒武纪时期迅速起源，不是经过长时间的演化慢慢变来的，澄江动物群记录了这段特殊时期生物群的全貌。几乎现生动物的所有门类，都能在澄江化石群里找到它们的远祖代表，是寒武纪物种大爆发的最重要的记实。 寒武纪的物种大爆发是古生物学研究中的重大事件，因为其对达尔文的进化理论提出了严重的挑战，使其至今不能完善其说。古生物学研究表明，地球的“年龄”大约有46亿年，从地球生命出现到今天已经38亿年，但在距今5.4亿年前的寒武纪之前，生命只是以藻类和菌类的简单形式或个别简单的多细胞物种存在于海洋里。寒武纪之后，大量后生动物突然在海洋里出现，从单细胞藻类、菌类到多细胞后生动物演化特别快，短短千万年的时间里突然出现了大量不同门类的动物，这个星球上现存的物种几乎都是它们的后代。因此有学者用“神迹”来描述这个寒武纪的物种大爆发，这么多门类、多形态的生命在同一时期产生，并且已具备生命物种最初的复杂性，使人有理由认为是上帝选择了寒武纪作为创造生命的时期，对达尔文提出的渐进连续的生物进化论提出诘难。 按照达尔文的自然进化思想，物种的变化是各种微小变化的累积，进化应该是连续不断的。但这种设想显然与寒武纪的物种变化的实际情况不符，当科学家发现在寒武纪突然出现的三叶虫时，便认为可能会动摇进化论的基础。在当时的社会环境，如果谁提出快速进化，就有神创论的嫌疑。然而随着时间的推移和研究的深入，这些矛盾变得越发尖锐而不可调和。因此人们对达尔文的渐变论做了修正，“达尔文在他的时代由于研究条件的限制，对生物演化的历史了解并不是很全面，他认为进化应该是慢速进化。进入20世纪以来，大量的科学证据表明，进化应该是个快速的过程，澄江动物群就很典型。”但为什么在寒武纪的几百万年的时间中物种发生快速发展，而寒武纪之前的几十亿年中生命长期停留在藻类、菌类或简单多细胞的形式，其间找不到任何过渡物种的化石；寒武纪之后的几亿年中各种物种各自向高等类别缓慢进化，再也没有出现一次物种的快速发展，以至出现一个全新类型的物种呢？寒武纪前地球必定出现了什么。 为了达尔文学说与现实之间的矛盾，学术界争议了上百年，物种进化是连续性还是跳跃式发展？全力支持达尔文的赫胥黎曾私下多次劝告达尔文接受跳跃式的进化观点，并警告说，“你这样毫无保留地接受自然界绝无跃进的观点，使你陷入不必要的困难之中。”而达尔文深知，他的学说最具吸引力、最独到的地方乃是摒弃一切超然主义，用纯自然的观点解释生物的起源，他只有用渐进、微小的变化来解释复杂的大变化，才能持守他这种彻

最新高维多目标进化算法总结

高维多目标进化算法 二、文献选读内容分析及思考 （一）Borg算法 Borg算法是基于ε-MOEA算法（Deb，2003）的一种全新改进算法[32]，下面将从创新点、原理、算法流程和启发思考四方面进行阐述。 1.创新点 1）在ε支配关系的基础上提出ε盒支配的概念，具有能同时保证算法收敛性与多样性的特点。 2）提出了ε归档进程，能提高算法计算效率和防止早熟。 3）种群大小的自适应调整。 4）交叉算子的自适应选择。由于处理实际问题时，是不知道目标函数具有什么特性，前沿面如何，在具有多个交叉算子的池子里，根据进程反馈，选择不同的交叉算子，使产生的后代具有更好的特性针对要研究的问题。 2. Borg算法原理 1）ε盒支配：通过对目标空间向量的每一维除以一个较小的ε，然后取整后进行pareto支配比较。这样的支配关系达到的效果是把目标空间划分成以ε为边长的网格（2目标时），当点处于不同的网格时，按pareto支配关系比较；当处于同一网格时，比较哪个点距离中心点（网格最左下角）最近。这样一来，网格内都只有一个点。 2）ε归档进程 如图1所示，黑点表示已经归档的，想要添加到档案集的新解用×表示，阴影表示归档解支配的区域。当新解的性能提升量超过阈值ε才属于ε归档进程。比如解1、解2加入归档集属于ε归档进程，解3加入归档集就不属于ε归档进程。 图1 ε支配网格 在这个过程中设置了一个参数c，表示每一代中加入归档集解得个数，每隔一定迭代次数检测c有没有增加，如果没有增加表明算法停滞，重启机制启动。 3）重启 自适应种群大小：重启后的种群大小是根据归档集的大小设置。γ表示种群大小与归档集大小的比值，这个值也用于第二步中，如果γ值没超过1.25，重启机制也启动。启动后，γ人为设定为固定值，种群被清空，填充归档集的所有个体，不足的个体是随机选取归档集中个体变异所得。与之相匹配的锦标赛比较集大小是归档集大小乘以固定比值τ。 4）交叉算子的自适应选择 摒弃以往采用单一的交叉算子，采用包含各类交叉算子的池子，比如有K

人教版高中生物必修2：种群基因组成的变化与物种的形成协同进化与生物多样性的形成 课时练习

种群基因组成的变化与物种的形成协同进化与生物多样性的形成 A级——学考水平达标练 1．下列有关现代生物进化理论的叙述，错误的是( ) A．突变和基因重组为生物进化提供原材料 B．自然选择使种群基因频率发生定向改变 C．隔离中的地理隔离是新物种形成的标志 D．共同进化导致生物多样性的形成 解析：选C 突变和基因重组为生物进化提供原材料，A正确；自然选择使种群基因频率发生定向改变，B正确；隔离中的生殖隔离是新物种形成的标志，C错误；共同进化导致生物多样性的形成，D正确。 2．关于物种形成与生物进化的叙述，正确的是( ) A．生物进化的实质是种群基因频率的定向改变 B．生物进化的原材料只来源于基因突变和基因重组 C．新物种的形成必须经过长期的地理隔离 D．基因突变产生的有利变异决定生物进化的方向 解析：选A 生物进化的实质是种群基因频率的定向改变，A正确；生物进化的原材料来源于突变和基因重组，突变包括基因突变和染色体变异，B错误；新物种的形成不一定经过长期的地理隔离，如通过染色体变异可形成多倍体新物种，C错误；自然选择决定生物进化的方向，D错误。 3．某一瓢虫种群中有黑色和红色两种体色的个体，这一性状由一对等位基因控制，黑色(B)对红色(b)为显性。如果基因型为BB的个体占18%，基因型为bb的个体占4%。则该种群中基因B的频率是( ) A．57% B．36% C．18% D．9% 解析：选A 该种群中，基因型为BB的个体占18%，基因型为bb的个体占4%，则基因型为Bb的个体占78%，该种群中基因B的频率＝BB的频率＋1/2Bb的频率＝57%。 4.经常刮大风的某海岛上生活着一群昆虫，经调查翅的长度和个体 数的关系如图中曲线所示。下列叙述错误的是( ) A．该昆虫的性状分离是自然选择的结果 B．上述现象说明自然选择在一定程度上是不定向的 C．在生存斗争中，生物和无机环境之间进行相互选择 D．自然选择对种群基因频率的改变起着至关重要的作用 解析：选B 自然选择是定向的，因为环境的差异，选择不同，导致翅的长度出现不同

多目标进化算法总结

x 是第 t 代种群中个体，其 rank 值定义为： rank (x ,t ) =1+p (t ) p (t )为第t 代种群中所有支配x 的个体数目 适应值 (fitness value )分配算法： 1、 将所有个体依照 rank 值大小排序分类； 2、 利用插值函数给所有个体分配适应值(从 rank1 到 rank n * N )，一般采用线性函数 3、 适应值共享：rank 值相同的个体拥有相同的适应值， 保证后期选择时同一 rank 值的个体概率相同 最后采用共享适应值随机选取的方法选择个体进入下一代 一种改进的排序机制(ranking scheme )： 向量y a =(y a ,1,,y a ,q )和y b =(y b ,1,,y b ,q )比较 分为以下三种情况： k =1,,q -1; i =1,,k ; j =k +1,,q ; (y a ,i g i )(y a ,j g j ) i =1, ,q ; (y a ,i g i ) 当 y a 支配 y b 时，选择 y a 3、j =1, ,q ; (y a ,j g j ) 当 y b 支配 y a 时，选择 y b 优点：算法思想容易，效率优良 缺点：算法容易受到小生境的 大小影响 理论上给出了参数share 的计算方法 goal vector ： g = (g 1, ,g q ) 1、 2、

基本思想： 1、初始化种群 Pop 2、锦标赛选择机制：随机选取两个个体 x 和 x 和一个 Pop 的 子集 CS(Comparison Set)做参照系。若 x 被 CS 中不少于一 个个体支配，而 x 没有被 CS 中任一个体支配，则选择 x 。 3、其他情况一律称为死结(Tie )，采用适应度共享机制选择。 个体适应度： f i 小生境计数(Niche Count )： m =j Pop Sh d (i , j ) 共享适应度(the shared fitness )： 选择共享适应度较大的个体进入下一代 优点：能够快速找到一 些好的非支配最优解域 能够维持一个较长的种群更新期 缺 点：需要设置共享参数 需要选择一个适当的锦标赛机制 限制 了该算法的实际应用效果 1- 共享函数： Sh (d ) = d share 0, d share d share

协同进化数值优化算法及其应用分析

Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．９ Ｓｅｐ．２０１６ 赤峰学院学报（自然科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｆｅｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）第３２卷第９期（上） ２０１６年９月协同进化数值优化算法及其应用分析 梁树杰 （广东石油化工学院高州师范学院，广东 高州525200） 摘 要：探讨协同进化数值优化算法在无约束优化、约束优化、多目标优化问题及其在不同领域的应用情况，旨在充分发 挥协同进化数值优化算法的作用，进而为各领域的发展奠定基础. 关键词：协同进化算法；数值优化；应用中图分类号：Ｏ２２４；ＴＰ２７３．１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３－２６０Ｘ（２０１６）０９－０００６－０２ 协同进化作为一种自然现象，具有普遍性，超过两个种群间经相互影响，便会出现此现象，可用于解释种群间的适应性，将其用于生物学研究，促进了生物进化．在进化计算研究方面，协同进化算法作为一种快速发展的最优化算法，他是传统进化算法的一种扩展．这种算法的模型包含了两个和多个种群．不同的种群在生态系统中协同进化，并且相互作用，最终使得生态系统不断进化［１］．协同进化算法在许多领域得到了广泛的应用［２］．在许多非常困难的问题上，协同进化算法都证明了其作为优化算法的有效性．文章综述了国内外学者的研究内容，介绍了进化算法、协同进化算法等，重点阐述了其在各类问题中的应用，旨在为协同进化数值优化算法的推广提供可靠的理论保障．1协同进化数值优化算法的概况１．１进化算法 在人类生存与发展过程中涉及众多的优化问题，与分析问题相比，优化问题属于逆问题，在求解方面具有较大的难度，造成此情况的原因主要为优化问题的可行解为无穷多个，但要在可行解集合中获取最优化解，通常情况下，利用数学规划法可实现对相关问题的处理，但实际计算过于繁琐，进而难以保证计算的准确性与有效性．为了满足实际需求，进化算法随之出现，它作为算法工具具有创新性与高效性，适应了数值优化问题的求解奠定了坚实的基础． 进化计算技术属于人工智能技术，它主要是通过对自然界生物进化过程及机制的模拟，以此实现了对相关问题的求解，其具有自组织、自适应与自学习的特点．进化算法是由生物学知识逐渐发展而来的，即：生物种群的优胜劣汰、遗传变异等，在此过程中生命个体对环境的适应力不断在 增强．通过国内外学者的不断探索与研究，进化算法及其相关的计算智能方法日渐丰富，其中进化数值优化算法吸引了众多学者的目光［３］． 与传统优化算法相比， 进化算法具有一定的特殊性，其优势显著，主要表现在以下几方面：处理对象为编码，通过编码操作，使参数集成为个体，进而利于实现对结构对象的直接操作；便于获得全局最优解，借助进化算法，可对群体中的多个个体进行同时处理，从而提高了计算准确性，降低了计算风险性；不需要连续可微要求，同时可利用随机操作与启发式搜索，从而保证了搜索的明确性与高效性，在此基础上，它在各个领域的应用均取得了显著的成效，如：函数优化、自动控制、图像处理等．但进化算法也存在不足，主要表现为其选择机制仍为人工选择，在实际问题处理过程中，难以发挥指导作用；同时，局部搜索能力相对较差，难以保证解的质量［４］． 为了弥补进化算法的不足，相关学者通过研究提出了新型计算智能方法，具体包括免疫进化算法，它主要是利用自然免疫系统功能获得的，此方法在数据处理、故障诊断等方面均扮演着重要的角色；Ｍｅｍｅｔｉｃ算法属于混合启发式搜索算法，其利用了不同的搜索策略，从而保证了其应用效果；群智能算法主要分为两种，一种为蚁群算法，另一种为粒子群算法，前者可用于多离散优化问题方面；后者主要利用迭代从而获取了最优解，由于其具有简便性与实用性，因此其应用较为广泛；协同进化算法作为新型进化算法，其分析了种群与环境二者间的关系，并对二者进化过程中的协调给予了高度关注［５］．１．２协同进化算法 收稿日期：2016-05-23 基金项目：广东省教育研究院课题项目（GDJY-2015_F-b057）；茂名市青年名师培养项目成果 传统优化算法 协同进化算法 简化问题无法简化复杂的问题.简化问题，利用分解分解问题等方式，对复杂问题的简化，从而实现求解.兼容性相对简单，算法相对独立.兼具了不同优点，发挥了不同搜索算法的作用，保证了种群间的有效协同进化. 应用领域 应用领域相对独立. 适应了各领域的需求，在各个领域均涉及协同思想. 表一 协同进化算法与传统优化算法的对比 在数值优化领域中应用协同进化算法，相关的研究成果主要体现在无约束优化、约束优化与多目标优化等方面． 在第一类问题方面．对于进化算法而言，其经典的应用领域 便是无约束数值优化，经过不断实际，此技术的应用日渐成 ６－－ DOI:10.13398/https://www.sodocs.net/doc/bc6980159.html,ki.issn1673-260x.2016.17.003

MOEAD(基于分解的多目标进化算法)

摘要：在传统的多目标优化问题上常常使用分解策略。但是，这项策略还没有被广泛的应用到多目标进化优化中。本文提出了一种基于分解的多目标进化算法。该算法将一个多目标优化问题分解为一组单目标优化问题并对它们同时优化。通过利用与每一个子问题相邻的子问题的优化信息来优化它本身，这是的该算法比MOGLS和非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ相比有更低的计算复杂度。实验结果证明：在0-1背包问题和连续的多目标优化问题上，利用一些简单的分解方法本算法就可以比MOGLS和NSGA-Ⅱ表现的更加出色或者表现相近。实验也表明目标正态化的MOEA/D算法可以解决规模范围相异的多目标问题，同时使用一个先进分解方法的MOEA/D可以产生一组分别非常均匀的解对于有3个目标问题的测试样例。最后，MOEA/D在较小种群数量是的性能，还有可扩展性和敏感性都在本篇论文中通过实验经行了相应的研究。 I.介绍 多目标优化问题可以用下面式子表示： Maximize F(x)=((f1(f)…...f f(f))f subject to x∈Ω 其中Ω是决策空间，F：Ω→f f，包含了m个实值目标方法，f f被称为目标区间。对于 可以得到的目标集合成为{F(x)|x∈Ω}。 如果x∈R m，并且所有的目标函数都是连续的，那么Ω则可以用 Ω={x∈f f|h f(x)≤0,j=1……m} 其中hj是连续的函数，我们可以称(1)为一个连续的多目标优化问题。 如果目标函数互斥，那么同时对所有目标函数求最优解往往是无意义的。有意义的是获得一个能维持他们之间平衡的解。这些在目标之间获得最佳平衡的以租借被定义Pareto最优。 令u, v∈Rm，如果f f≥f f对于任意的i，并且至少存在一个f f≥f f(i,j∈{1…..m})，那么u支配v。如果在决策空间中，没有一个点F(y)能够支配F(x)点，那么x就是Pareto最优，F(x)则被称为Pareto最优向量。换句话说，对于Pareto最优点在某一个目标函数上的提高，都会造成至少一个其余目标函数的退化。所有Pareto最优解的集合称为Pareto集合，所有最优向量的集合被称为Pareto前沿。 在许多多目标优化的实际应用中，通过选择器选择一个接近Pareto最优前沿的解作为最后的解。大多数多目标优化问题都有许多甚至是无穷个Pareto最优向量，如果想要获得一个完整的最优前沿，将是一件非常耗时的事情。另一方面，选择器可能不会专注于获得一个过于庞大的最优解向量集合来解决问题，因为信息的溢出。因此，许多多目标优化算法往往是获得一个均匀分布在Pareto最优前沿周围的最优解向量，这样就具有更好的代表性。许多研究人员也致力于使用数学模型来获得一个近似的最优前沿。 一般来说，在温和控制下多目标优化问题的Pareto最优解，可以看做是一个标量优化问题的最优解(其中目标函数是fi的集合)。因此，Pareto最优前沿的近似求解可以被分解为一组标量目标优化子问题。这个想法是建立在许多传统的对最优前沿求近似解的数学编程方法上的。现在有许多的聚合方法，最流行的是切比雪夫法和加权法。最近，边界交叉方法也引起了许多的关注。 如今多目标进化算法并没有将分解这一概念引入当前的主要发展领域。这些算法将多目标优化问题看成一个整体。他们并没有通过任何特别的标量优化将每一个解相互联系在一起。在一个标量目标优化问题中，所有的解都可以通过他们的目标函数值进行对比，而挑战