摘 要：本文介绍了文化算法的基本原理，总结了文化算法与遗传算法、粒子群算法、差分进化算法、免疫克隆选择算法等智能算法的融合技术及其应用，为进一步深入研究文化算法与其他智能算法融合，以及多个智能算法相结合的研究和应用提供了参考和借鉴。

关键词：文化算法；遗传算法；粒子群算法；差分进化；免疫克隆选择算法

中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 09-0000-02

1 引言

Reynolds于1994年提出文化算法，该算法的双层进化机制为进化计算中的知识引导提供了通用框架，具有许多优良特性。文化算法不仅克服了其他进化算法的局限性，而且还克服了其他进化算法产生的退化现象，文化算法能根据具体情况设计种群空间、信仰空间、接受函数和影响函数，有很强的可扩充性，易于与其他方法结合，能够使其以一定的速度进化和适应环境，并互相弥补各传统算法的不足，提高算法的全局搜索能力、收敛速度、收敛性、计算精度等，适用范围广泛。

文化算法及其与传统智能算法相结合的研究刚刚兴起，本文在介绍文化算法基本原理的基础上，对国内近五年文化算法与遗传算法、粒子群算法、差分进化算法、免疫克隆选择算法等相结合的研究进行了综述，为进一步深入研究文化算法与其他智能算法相融合以及多个智能算法相结合的应用提供了借鉴和参考。

2 文化算法基本原理

文化算法（CA）是由种群空间和信仰空间构成的双层进化机制，主要包括三部分：种群空间、信仰空间和通信协议。……