自然計算(natureinspiredcomputation)，通常是一類具有自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)能力的模型與算法，能夠解決傳統(tǒng)計算方法難以解決的各種復(fù)雜問題，是計算機(jī)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域中重要的研究內(nèi)容之一。遺傳算法等經(jīng)典自然計算方法從誕生至今已經(jīng)各自演變成相對獨立的人工智能研究領(lǐng)域，半個多世紀(jì)以來不斷得到改進(jìn)，衍生出眾多新方法，并且在不同的科學(xué)和工程領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用。雜種優(yōu)勢是遺傳基礎(chǔ)不同的兩個親本雜交產(chǎn)生的雜種在某些性狀上優(yōu)于其親本的生物學(xué)現(xiàn)象。根據(jù)雜種優(yōu)勢的原理，通過育種手段的改進(jìn)和創(chuàng)新，可以使產(chǎn)品獲得顯著增長。受雜交優(yōu)勢理論和著名三系法雜交水稻育種技術(shù)的啟發(fā)，著者團(tuán)隊提出了一種新型的自然計算方法——雜交水稻優(yōu)化算法，并將其用于部分經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化問題求解，以獲得性能更為優(yōu)良的算法。

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