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德国学者哈肯在1976年提出了“协同进化理论”，认为系统进化过程中各内部要素及个体之间相互作用并相互影响（协同行为）是系统进化的必要条件。在此基础上，提出了协同进化算法，其核心思想分为两类：竞争协同进化和共生协同进化。Ehrlich和Jazen提出协同进化的定义，其内涵特征包括特定性、相互性和同时性。协同进化也称共同进化，是生物之间、生物与环境之间在进化过程中的某种依存关系，其研究涉及竞争物种间、捕食者与猎物间、寄生物与寄主间互利作用等协同进化思想。随着协同进化理论的产生与发展，人们对协同进化的作用有了更清楚的认识，承认生物的多样性、自然系统的自我组织和维持能力、适应环境的自我调节规律等。
随着生物学中协同理论研究的深入，学者逐渐将该思想引入进化算法中，有效地提升了优化效率和优化质量，因此已成为计算智能领域的一个重要研究方向。协同进化算法与原始进化算法的主要区别是：传统的生物启发式计算多是单种群的，如遗传算法、进化策略、粒子群算法、人工蜂群算法等；而协同进化算法借鉴了自然界的协同进化机制，一般采用多种群形式。除了种群数量不一样，协同进化算法还考虑了个体间、种群与环境间、种群间的协作，该算法由于自身的优越性，已成为进化计算的一个热点问题。
根据生态学中物种间的捕食者-猎物（predator-prey）、寄生物-寄主（hostparasite）、相互竞争（competition）、互惠共生（mutualism）四种关系，可以将协同关系划分为两类，即竞争关系和合作关系，因此协同进化算法同样也分为竞争型协同进化算法、合作型协同进化算法。
本章基于互利共生和共栖的思想，针对人工蜂群觅食行为，设计了一种新型的多蜂群协同进化模型。在该模型中，采用主 - 从式的结构表示共生蜂群之间的关系。整个蜂群被分为 N 个子群（共生群体），其中 N m 为主群数， N s 为从群数，每个子群均包含相同的个体数。在进化过程中，参与其他子群信息交流的共生蜂群称为主群（master swarm），独立进化不参与其他子群信息交流的共生体为从群（slave swarm）。多蜂群协同进化模型如图2-2所示，图中箭头表示信息的传递。
图2-2 多蜂群协同进化模型
根据不同的主、从群数设置，可以表示不同共生模式：
（1） N m ＝0， N s ＝ N ：各群体独立进化，之间没有信息交流。
（2） N m ∈［1， N ）， N s ＝ N － N m ：部分个体参与信息交流，即共栖模式。
（3） N m ＝ N ， N s ＝0：所有的子群均参与信息交流，即互惠共生。