第一节进化理论 一、进化理论 (一)拉马克一用进废退+获得性状遗传:如长颈鹿、人的进化,在对环境的适应中进化,否认选择。 (二)达尔文一自然选择: 群体繁殖率有限的生活资源→生存斗争→可遗传的变异→自然选择(适者生存)

一、基因组进化的分子基础 二、基因组的进化模式 The mode of Genome evolution I. The Origin of Genome II. The Origin of New Genes III. The Evolution of New Genes 基因组进化的分子基础 突变（mutation） 重组（recombination) 转座(transposition) III. 新基因的进化（Evolution of new genes ）

1) 生命进化研究的历史 2) 分子系统发生学 3) 生命的起源与进化 4) 人类的起源与进化 5) 基因组与生物进化

第一节 生命的起源 第二节 生物进化的历程 第三节 生物进化的证据 第四节 生物进化的理论 第五节 人类的起源和进化

针对多目标进化算法搜索效率低和收敛性差的问题,提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题单独求解,并采用基于遗传算法的精英重组策略将多个相异解重组生成唯一的精英解.提出区域化的种群初始化方法,改进局部搜索及群体选择机制,采用以优化子群为核心的分组交叉策略及自适应多位变异算子,并引入基于混沌优化的重启机制,有效克服了精英保存的固有缺陷,以及现有多目标进化算法存在的目标空间解拥挤、收敛慢、易早熟等问题.多目标测试函数的数值仿真和关键步骤的性能分析证明了本文算法的有效性和优越性

针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性

14.1动物及其进化 14.1.1 动物的基本特征和进化趋势 14.1.2 动物门类及进化关系 14.2 主要动物类群 14.2.1 无脊椎动物 14.2.2 脊椎动物 14.3 灵长目动物与人类的起源 14.3.1 灵长目动物的进化 14.3.2 人类的起源

第二节 种群的进化与选择 一、基因库和基因频率 二、变异和遗传漂变 三、自然选择模型 四、 两种进化动力的比较 五、自然选择的类型 六、渐变群 七、 物种形成 八、进化对策 第三节 种内关系 第四节 种间相互作用

6.1 同源物来自同一祖先 6.2 序列比对的统计分析能够检测同源性 6.3 三维结构有助于了解进化关系 6.4 基于序列信息构建进化树 6.5 现代技术能够用实验方法研究进化

一、进化计算包括: 遗传算法(genetic algorithms,gA) 进化策略( evolution strategies 'CSU 进化编程(evolutionary rogramming) 必遗传编程(genetic programming) 人类不满足于模仿生物进化行为,希望能够建立具有自然生命特征的人造生命和人造生命系统