《协同进化遗传算法理论及应用》主要阐述协同进化遗传算法的原理及其应用，主要内容包括：协同进化遗传算法入门、基于紧联结识别的协同进化种群分割、协同进化种群的搜索区域动态变化、协同进化遗传算法的种群规模动态变化、基于局域网并行实现的协同进化种群的代表个体选择、协同进化遗传算法网络实现的资源分配，以及协同进化遗传算法的搜索空间分割等。《协同进化遗传算法理论及应用》在详细阐述协同进化遗传算法原理与核心技术的同时，还给出其在多峰多目标复杂数值函数优化、多机器人协调路径规划、神经网络结构与连接权值同时优化，以及群体决策中的具体应用，并给出详细的算法对比结果。为便于应用《协同进化遗传算法理论及应用》阐述的算法，书后附有部分协同进化遗传算法源程序。协同进化遗传算法是解决复杂的实际优化问题的智能计算方法，近年来已在许多领域得到成功的应用，是智能优化与决策领域的热点研究方向之一。<br />《协同进化遗传算法理论及应用》可供理工科大学计算机、自动控制和人工智能等专业的教师及研究生阅读，也可供自然科学和工程技术领域中的研究人员参考。