近日，丁凯乐教授与李瑞教授相聚，共同探讨遗传算法在社会化群组协同中的应用。两位教授均指出，随着社会化网络的普及，社会化群组协同越来越成为了一种重要的合作模式。然而社会化群组协同的参与者数量以及网络的复杂程度使得协同效率难以保证，因此寻求一种优化协同效率的解决方案势在必行。
据丁凯乐教授介绍，遗传算法可以通过基因重组、变异等方法来模拟自然进化过程，从而根据每次计算结果的适应度选择出下一次计算的较优解，这种方法也被应用到了社会化群组协同中。具体而言，可以通过遗传算法优化协同群体的结构，提高协同任务的完成效率。
李瑞教授则补充道，遗传算法的优势在于其可以在群体数量较大以及网络结构较为复杂的情况下仍然能够保证较好的效果，同时也可以避免常见的局部最优解问题。
此次丁凯乐李瑞相聚的讨论，也为相关领域的研究提供了新思路与方法。
