协同进化算法是近十几年来在协同进化论基础上提出的一类新的进化算法.
协同进化算法考虑了种群与环境之间,种群与种群之间在进化过程中的协调。
虽然在这方面的研究起步较晚,但由于协同进化算法的优越性,越来越多的学者对此进行了研究,目前协同进化算法已成为自然计算领域一个活跃的研究分支。
协同进化的分类：
①基于种群间竞争机制的协同进化算法：这类算法由几个种群组成,这几个种群处于竞争关系,但同时又存在合作行为.种群间通过个体的迁移来达到信息交流的目的.
②基于捕食-猎物机制的协同进化算法：捕食-猎物关系是一种遭受选择压力个体间的一种反馈机制,这种反馈机制为系统走向复杂提供了有力的驱动.猎物为了不被猎食,通过发展某些手段更好保护自己,但同时导致捕食者发展更好的袭击策略.
③基于共生机制的协同进化算法：这类算法把问题分解为几个问题, 每个子问题对应一个种群, 每个种群用一个进化算法进化. 面对一个待解问题, 每个进化个体只对应问题的部分解, 由不同种群个体构成的一个共生体对应问题的一个完整解.（Cooperative Coevolution合作协同进化http://www.omegaxyz.com/2018/03/06/cc_details/）
④基于病毒进化理论的协同进化算法：根据病毒进化理论, 病毒具有一种特有的感染功能, 它能获得一个个体的染色基因, 并且感染给另一个个体, 使得该个体的部分染色体基因发生相应的变化, 从而改变该个体的遗传信息.
