基因座，又称基因位点、位点，是一生物学与遗传算法术语，指某个基因或具有调控作用的遗传标记在染色体上所处的特定位置。一个基因座可用染色体编号、染色体长短臂代号和其在染色体上所处的“区”、“带”、“子带”编号位置表示。
进化计算是遗传算法、进化策略、进化规划的统称。进化计算起源于20世纪50年代末，成熟于20世纪80年代，目前主要被应用于控制工程、机器学习、最佳化等领域。
智能控制是一种自动控制技术，针对控制对象及其环境、控制目标和任务的不确定性和复杂性而提出。智能控制可以自动测量被控对象的被控制量，并求出与期望值的偏差，同时采集输入环境的信息，进而根据所采集的输入信息和已有知识进行推理，得到对被控对象的输出控制，同时使偏差尽可能减小或消除。一般使用如下人工智能控制方法如类神经网络，模糊逻辑，机器学习，进化计算和遗传算法。
american fuzzy lop 是一个自由软件模糊测试工具，采用遗传算法以有效地提高测试用例的代码覆盖率。目前为止，它帮助检测了数十个主要自由软件项目中的重大程序错误，包括X.Org Server、PHP、OpenSSL、 pngcrush、Bash、Firefox、BIND、 Qt 和SQLite。
遗传程序是John Koza与遗传算法相关的一个技术，在遗传程序中，并不是参数优化，而是计算机程序优化。遗传程序一般采用树表示计算机程序用于进化，而不是遗传算法中的列表或者数组。一般来说，遗传程序比遗传算法慢，但同时也可以解决一些遗传算法解决不了的问题。
梅拉妮·米歇尔是一位美国计算机科学家，波特兰州立大学教授，主要研究领域为复杂系统和遗传算法以及细胞自动机，主要科普作品有《复杂》等。
张钹，男，福建省福州福清市人，中国人工智能专家，中国人工智能领域奠基人之一，俄罗斯自然科学院外籍院士、中国科学院院士。现任清华大学人工智能研究院院长、清华大学信息学院学术委员会主任。主要从事人工智能、人工神经网络、遗传算法、分形和小波理论等研究。
软计算是通过对不确定、不精确及不完全真值的容错以取得低代价的解决方案和健壮性的处理方式，和传统计算不同。硬计算的主要特征是严格、确定和精确。但是硬计算并不适合处理现实生活中的许多问题，例如驾驶汽车。它模拟自然界中智能系统的生化过程来有效处理日常工作。软计算包括几种计算模式：模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法和混沌理论。这些模式是互补及相互配合的，因此在许多应用系统中组合使用。
约翰·亨利·霍兰德，美国科学家，复杂理论和非线性科学的先驱，遗传算法之父。主要研究领域为复杂自适应系统、认知过程的计算机模型等。
基因座，又称基因位点、位点，是一生物学与遗传算法术语，指某个基因或具有调控作用的遗传标记在染色体上所处的特定位置。一个基因座可用染色体编号、染色体长短臂代号和其在染色体上所处的“区”、“带”、“子带”编号位置表示。
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