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协同进化算法中，计算个体适应度时，代表个体的选择以及代表个体与个体的组合评估需要很大的计算量。协同进化遗传算法虽然计算量相对小一点，但是只能获得一个贪婪解。多模式共生进化算法虽能克服协同进化遗传算法的这个缺点，但是计算量太大。本文利用间隔时间学习方法提出间隔时间学习协同进化算法，该算法每隔N代交互一次信息。在此基础上，将抽样法应用到协同进化算法中。实验结果表明，这种方法能有效地减少计算量，且本文从数学方面进行了分析验证。