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演化经济理论
经济理论是研究经济如何运作的学科。演化经济学广泛关注经济变化如何发生，并专注于创新和创业、产业和制度动态（而不是利润），以及与经济增长和发展相关的模式和趋势（Hodgson，2019 年）。演化经济学思想的基础是创新和经济变化是相互交织的（Ayres，2000 年；Ayres，1953 年）。采用演化经济方法的理论家通常关注经济增长、生产力和利益相关者的互动。采用演化经济学原理的规划者关注基础设施、结构和制度的变化及其随时间的影响。另一方面，大多数管理技术开发的实践者关注创新过程和创新和技术变革系统，因为它们可能会对经济发展产生影响（Nelson，2008 年；Schot & Steinmueller，2018 年）。演化经济学的核心概念是世界是复杂而动态的。因此，梅特卡夫（1998：第 8 页）宣称：“创新驱动的经济过程是开放式的，经济永远不会处于均衡状态，甚至不会接近均衡状态……结果是被发现的，而不是在事件发生之前就被假定的”。因此，演化经济学被认为是非定向的，缺乏对给定终点的预先确定（即，它不是目的论的）。由于创新（即技术变革）被视为一种
Piotr Kropotkin的进化论
科学不是没有价值的。Piotr Kropotkin是一位著名的博物学家，成为20世纪最广泛的无政府主义者。我在本文中的目的是分析他的进化思想，如他的主要工作互助中所介绍的：进化的因素（1902）。i概述了克罗波特金（Kropotkin）进化理论的中心论点，将其放置在他们的上下文中，并根据当前的知识来检查它们。kropot-kin认为（1）物种不是固定的，也就是说，它们会随着时间而变化。 （2）这种变化不遵循神圣的计划； （3）物种有共同的祖先； （4）环境在生物体中产生并选择了偏见的特征； （5）当生物体交往而不是竞争时，“生命斗争”更加有益； （6）联想的优势（相互援助）在进化中发挥了渐进作用，为道德和无政府主义共产主义提供了基础。克罗波特金理论的合作和进步性质为解决价值观在科学中的作用提供了一个极好的模型。
进化计算的生物学观点
2018年诺贝尔化学奖授予弗朗西斯·阿诺德（Frances Arnold），强调了工程学的显着趋势：现在是可行的，甚至是必不可少的，即使用自动化的甲基元素来增强人类的设计和创造力。 今天的设计的规模和复杂性增加了，以至于人类无法再理解设计空间或考虑所有合理的能力。 突破这种设计障碍是在许多工程领域中削减的重要挑战。 Arnold使用定向进化来设计具有改进和新功能的酶。 定向演化通过随机突变产生变化，并根据指定的设计目标选择变化并扩增变化（例如，催化有用的反应）。 人类专家定义了问题，并且自动化的进化执行搜索，通常会找到比人类专家设计的更好的解决方案。 进化计算（EC）旨在在计算框架中利用这一过程。 ec与诸如深度学习之类的机器学习方法明显不同，这些方法学习了正确答案的现象的预测模型。 相比之下，EC通过迭代地应用突变，重组和选择对数字个体的种群创建新的解决方案（图 1）。 这些方法（遗传编程4和进化策略5）已被应用于需要工程和科学创造力6 - 9的各种问题。 除了这些实际应用之外，EC拥有2018年诺贝尔化学奖授予弗朗西斯·阿诺德（Frances Arnold），强调了工程学的显着趋势：现在是可行的，甚至是必不可少的，即使用自动化的甲基元素来增强人类的设计和创造力。今天的设计的规模和复杂性增加了，以至于人类无法再理解设计空间或考虑所有合理的能力。突破这种设计障碍是在许多工程领域中削减的重要挑战。Arnold使用定向进化来设计具有改进和新功能的酶。定向演化通过随机突变产生变化，并根据指定的设计目标选择变化并扩增变化（例如，催化有用的反应）。人类专家定义了问题，并且自动化的进化执行搜索，通常会找到比人类专家设计的更好的解决方案。进化计算（EC）旨在在计算框架中利用这一过程。ec与诸如深度学习之类的机器学习方法明显不同，这些方法学习了正确答案的现象的预测模型。相比之下，EC通过迭代地应用突变，重组和选择对数字个体的种群创建新的解决方案（图1）。这些方法（遗传编程4和进化策略5）已被应用于需要工程和科学创造力6 - 9的各种问题。除了这些实际应用之外，EC拥有鉴于最近已获得的计算能力和数据（超过二十年前的数百万次）现在是实用的，可以模拟现实世界中的程序并进化与它们交互的工程系统的解决方案。示例包括：为农业的模拟和设计增长食谱，违反直觉但表现优于人类10，设计了改进的疾病和伤害的治疗方法11、12，造成机器人和车辆的造成的机器人和车辆，其中人为设计的控制效率不得，效率不足14，并为机器和化学工艺创造了改进的设计。
揭示……的功能和进化景观
RNA 编辑是一种重要的转录后修饰，它通过选择性修饰 RNA 序列来增加转录组的多样性和灵活性 (Schaub & Keller, 2002)。这些序列变化有效地改变了转录本的编码潜力、可变剪接、RNA 折叠和 RNA 稳定性 (Pullirsch & Jantsch, 2010)。此外，RNA 编辑水平 (EL) 在发育过程中动态变化，并且在组织之间变化很大 (Tan et al., 2017; Wahlstedt et al., 2009; Ye et al., 2017)，范围从 0% 到 100%。相比之下，对于二倍体生物，等位基因改变会影响 100% 的等位基因产物和 50% 的总基因产物 (Gommans et al., 2009; Wang et al., 2019)。因此，与基因组突变的普遍全有或全无性质相比，RNA 编辑的进化成本要低得多，并促进了转录组可塑性，从而导致表型变异——这是对选择压力的适应性反应。腺苷到肌苷 (A-to-I) 是最常见的 RNA 编辑类型，通过作用于 RNA (ADAR) 酶的腺苷脱氨酶将双链 RNA 中的腺苷转化为肌苷。这种类型的编辑的进化和动态景观在哺乳动物、头足类动物和果蝇中得到了很好的描述 (Duan et al., 2017; Graveley et al., 2011; Hung et al., 2017; Liscovitch-Brauer et al., 2017; Tan et al., 2017; Ye et al., 2017)。此外，A 到 I 的 RNA 编辑被认为是适应性进化的重要驱动力，尤其是在大脑发育和功能方面（Duan et al., 2017; Gommans et al., 2009; Graveley et al., 2011; Wahlstedt et al., 2009）。
人类进化生物学（EBH）
人类进化生物学专业是什么？Stony Brook University的人类进化生物学（EBH）专业是理学学士学位，由人类学和生态学和进化部门共同提供。学生在自然科学，数学，统计学和人类学方面都具有良好的背景，并且可以选择广泛地采样或更直接地专注于三个子场。
进化神经模糊系统和应用
摘要。近年来，混合软计算方法的使用表明，在各种应用中，几种技术的协同作用优于单个技术。例如，使用神经模糊系统和进化模糊系统将模糊系统的近似推理机理与神经网络和进化算法的学习能力融合在一起。进化神经系统融合了神经计算方法与进化计算的解决方案搜索能力。这种混合方法保留了可以通过三个基本软计算范式完全集成来克服的局限性，这导致了进化的神经模糊系统。本章的目的是提供混合软计算系统的描述，并特别注意进化算法和神经网络的联合使用，以便将模糊系统具有学习和适应性功能。在介绍基本软计算范式之后，考虑了各种形式的杂交，这导致了进化神经模糊系统。本章还介绍了一种特定的方法，该方法共同使用神经学习和遗传优化来从给定数据中学习模糊模型，并优化它以进行准确性和可解释性。
进化群 - Orbilu
群体已成为空间和航空应用程序的有趣替代方案。其中一些应用，例如小行星观察，护卫队和反无人机系统，依赖于围绕中心兴趣点的稳定地层。但是，使用不同数量的机器人和广泛的初始条件的存在有助于使其成为一个具有挑战性的问题。我们在这项研究工作中提出了一种自我组织的新方法，以使成员的运动仅取决于他们从各自无线电信标获得的相对位置（范围和轴承）。提出了一种基于进化算法的优化方法来计算最佳群的参数，例如速度和吸引/驱动力，以在不同的初始条件和失败率下实现强大的地层。实验是使用六个案例研究的现实模拟进行的，其中包括三个，五个，十，十五，二十和三十个机器人。在420个场景上测试了最有价值的配置，这表明我们的建议很健壮，因为它始终达到了所需的圆形形成。最后，我们使用了实际的E-Puck2机器人来验证群体围绕中心点的自我组织的能力以及对机器人故障的弹性，并在所有实验中获得了成功的圆形形成。
多态串联重复在免疫景观上形状的单细胞基因表达
图2：Evodiff会产生逼真的和结构上的蛋白质序列。（a）用于评估Evodiff序列模型产生的序列的可折叠性和自洽的工作流量。（b-c）可折叠性的分布，通过序列PLDDT的序列（b）的序列PLDT衡量，以及通过scperperxity（C）测量的自谐度，用于测试集，Evodiff模型和基础线的序列（n = 1000个序列；每个模型;盒子图显示Me-Dian和Internetrokile范围）。（d）序列PLDDT与测试集（灰色，n = 1000）和640M参数OADM模型Evodiff-seq（蓝色，n = 1000）的序列相对于scperperxity。（e）从Evodiff-Seq（640m参数OADM模型）中成功表达和表征无条件的世代的结构和指标。omegafold预测，并报告了每个结构的平均PLDDT。％的覆盖率和对最高爆炸击中的％身份在每个设计下面表示。（f）（e）设计序列的圆二色性（CD）光谱。（g）从CD光谱（蓝色）与Omegafold（灰色）推断出的每个序列的结构组成。Alphafold预测包含在图中S6进行比较。