在生态系统中，种群个体的多样性，种群的多样性，种群间交互作用的多样性，使得生物种群系统构成了一个复杂适应性系统。复杂适应性理论是在复杂性科学研究当中主要的理论成果之一。对于生物种群协同演化的研究，本质上就是对一个复杂适应性系统进行研究。因此就可以利用现有的研究复杂适应性系统的方法，例如通过面向自治的计算这种新型的自底向上的计算方法，来对生物种群进行建模，从而观察生物种群之间如何协同演化，理解种群个体间的相互作用对于整个种群的推动作用。在生物种群协同演化的研究中，大部分数学家和生态学家都是从动力学方程着手，通过动力学方程的解来了解和研究种群协同演化的规律。通过这种方式对了解种群的演化作用没有一个直观的方式。而利用自底向上，从种群个体出发，通过研究它们之间的相互作用，观察它们最终涌现出的现象，使我们对种群演化的过程有了一个新的探索。种群个体在进行相互作用过程中，实际上是一个博弈的过程，由此本文引入了博弈学习理论。在常见的信念学习理论中，虚拟行动是一个非常著名的学习模型。本文通过研究加权虚拟行动，针对其只考虑对手策略集，对自己策略集和邻域信息的忽视，学习能力较弱的情况下，引入上述两个因素，有机的结合了对手策略集、自身的策略集和邻域信息，提出了新的算法：邻域相关的加权虚拟行动(NCEWFP)。通过实验仿真，证明了NCEWFP算法的有效性和可行性。对于种群个体的学习，直接应用虚拟行动，则会比较牵强。针对种群个体学习的特殊性，在种群个体的视野、活动范围、邻域信息的基础上，对邻域相关的加权虚拟行动进行了相应的修改，提出基于NCEWFP的生物种群协同学习演化算法(CO-NCEWFP)，很好的描述了种群个体的学习机制。本文在上述的算法基础上，针对生物种群这个复杂适应性系统进行建模，提出了生物种群框架，在这个框架中，由三个主要部分环境、种群和资源组成。框架的重心则是对种群的建模，对它的建模不仅体现在宏观上，还包含了具体的种群个体的建模。在个体的学习机制中，引入CO-NCEWFP算法，使得个体的适应性更强。最后则是将该模型应用到捕食者-猎物系统中，通过两个仿真实验，有效的说明了种群的协同演化规律，也证明了该模型的合理性和可行性。