[摘要] 偶合算法（Coincidence Algorithm，COIN）是演化算法中最先进的一种。它主要用来解决组合问题。偶合算法属演化算法的一个分支，其主要功能是运用概率模式代替传统突变和交叉算子来解决问题。偶合算法模式是一个相邻事件（最初称符合）的联合概率表，它来源于许多备选的解决办法。偶合算法的独特之处是在学习和优化过程中它运用负相关学习（Negative Correlation Learning，NCL）和传统的正相关学习（Positive Correlation Learning，PCL）相结合的方法。偶合算法在解决组合优化方法中非常有效。它的解释力和与现代其他算法的比较也显而易见。据此，本文旨在介绍偶合算法在解决一些工程问题如货郎担问题、生产线平衡问题、配线排序问题和工人配置问题的实际应用。 全文查看链接