中文摘要：

不确定性在科学计算与工程优化中普遍存在，使得大量实际优化问题处于不确定的求解环境中。针对进化算法求解不确定环境下的复杂优化问题，研究进化过程中的不确定性探测方法，在此基础上建立进化算法控制参数和控制策略的自适应方法。主要进行以下工作（1）研究与分析进化过程中不确定因素的性质及其影响机理，基于卡尔曼滤波器等技术手段对不确定性进行探测，将遗传个体目标函数转换为相关机会函数，实现不确定环境下的个体适应度评价机制，建立不确定进化环境的数学模型；（2）研究进化算法与不确定环境的相互作用机制，研究不确定环境下的遗传个体繁殖规则、种群演化规则，建立适应不确定环境的进化算法框架；（3）研究不确定环境下进化算法的收敛性、收敛速度以及性能评价方法。 预期提高进化算法对不确定进化环境的适应能力，拓展进化算法的应用范围，为不确定问题的优化研究提供一定的理论与实践依据。