进化计算借鉴生物进化原理，通过种群多样性、交叉变异等机制，有效避免陷入局部最优解，具备传统优化方法（如梯度下降）难以企及的全局搜索能力。这一特性使其在非线性、非凸及多峰函数优化问题上展现出显著优势 。 进化演化计算是人工智能理论的重要分支，经过60余年发展，进化计算已形成遗传算法、粒子群优化等成熟分支，其自组织、自适应特性通过数学证明和工业实践得到验证，多目标、多任务等优化方法的研究进一步释放其在复杂系统中的应用潜力。

本团队深耕进化计算领域20年以上，在本领域获批国家基金5项、陕西省科学技术二等奖1项、发表学术论文70余篇，获发明专利20余项，团队累计到款500余万。当前团队将传统进化计算理论与现有智能学习方法进行有机结合，努力在理论研究有所突破，同时将进化计算方法应用于电池优化、污水处理、太阳能光伏板优化、深度学习网络优化、飞行器航迹规划、个性化教育等相关应用中。团队的口号是：“跳出局部，探索全局，进化无界，智胜未来”现包括：教师6名（博导1名、硕导2名）、博士研究生4名、硕士研究生27名，组成了老中青齐心奋斗朝气蓬勃研究团队。