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分析了基于拉马克主义的进化学习策略(简称LELS)和基于达尔文主义的进化学习策略(简称DELS)的异同:前者的生物学依据是后天获得性遗传,而后者的依据是自然选择;前者的表现型和基因型在学习的过程中同时被优化;而后者表现型的变化不会直接导致基因型的改变.利用马尔可夫链理论证明了此类算法的收敛性,并且在理论上分析了DELS具有更强的局部逃逸能力.在仿真试验中应用8个标准测试函数进行测试,结果表明此类算法具有较好的全局优化能力和较快的收敛速度,其中DELS的逃逸能力更强.