孙小晴，季伟东，林 平，徐浩天

1(哈尔滨师范大学 计算机科学与信息工程学院，哈尔滨 150025)2(哈尔滨医科大学，哈尔滨 150086)

1 引 言

自然计算(Natural Computation)是智能算法中的一个术语，它包含3种方法：

1)从自然种群进化中汲取灵感，从而发现新的问题解决方法；

2)基于利用计算机分析自然现象的方法；

3)利用自然材料(例如分子)进行计算的方法.

构成这3个分支的主要研究领域是人工神经网络、进化算法、群体智能、人工免疫系统、分形几何、人造生命、DNA计算和量子计算等[1].

基于种群的自然计算方法是模拟自然界生物进化机理的群智能优化算法.随着群智能算法种类的增长，其改进算法也呈指数增长，因此，寻找一种不针对具体算法且具有普适意义的改进策略是目前自然计算领域研究的热点.在改进策略中，种群管理对算法的搜索性能有较大的影响.2019年杜永兆等人[2]提出了一种多种群协方差学习的差分进化算法，该算法将每一子种群赋予不同的变异策略，从而提高种群的多样性，子种群之间通过协方差学习，建立一个沟通的桥梁.刘彬等人[3]针对遗传算法的种群多样性和局部搜索能力差的问题，提出了多种群遗传算法，多种群遗传算法具有运行时间短，搜索能力强的优点.申雨轩等人[4]提出了变搜索区域的多种群遗传算法，采用种群搜索区域自适应变化策略逐渐缩小搜索范围，降低空间搜索消耗，提高搜索效率和最优解精度.刘小龙[5]提出了改进多元宇宙……