提出了一种新型进化算法即贝叶斯预测型进化算法， 该算法是有效解决遗传算法中的连锁和欺骗问题的一种新方法， 其主要特点是：（ １） 该算法基于最优解的概率分布和贝叶斯定理预测最优解所在的子空间；（ ２） 该算法能高效利用所有先前代蕴含的信息， 可以方便地引入专家知识；（ ３） 该算法模型比较简单并且能以很快的速率收敛到最优解子空间． 从理论上分析了贝叶斯预测型进 化 算 法 的 收 敛 性、 收 敛 速 率 和 逆 收 敛 算 子． 理 论 分 析 与 在１４个标准的测试函数上的仿真实验显示了该算