该文尝试探讨将演化算法与细胞自动机相结合,研究一类基于细胞自动机的演化算法,以充分发挥计算机和算法的高效运行能力.该文首先扩充细胞自动机概念,提出了演化细胞自动机的概念,利用细胞自动机简单规则可导致复杂行为和细胞自动机局部化相互作用导致整体计算能力突现的重要特性,提出了基于细胞自动机的协同演化优化算法,通过定义细胞间简单的协同与合作演化规则来求解最优化问题,从理论上证明了在使用标准交叉算子的情况下算法的收敛性.运用该文提出的问题求解模式和协同演化算法求解了无约束函数优化问题、约束函数优化问题、组合优化问题.试验结果证明,算法在无约束函数优化和约束函数优化方面具有较好的性能,但对于组合优化问题的算法性能提高并不是很大.对函数优化问题的计算表明:在算法执行初期基本上以指数的速度收敛,在末期则每提高一位精度需要付出指数的时间,总体上收敛速度快于郭涛的函数优化算法等算法.该文在函数优化问题上讨论了细胞自动机的维数对算法收敛速度的影响;在较高的维度收敛速度较快,但较容易陷入局部最优.该算法能比较容易地运行在细胞架构的机器上.