共同进化算法是一种启发式搜索算法，它的发展时间虽然不长，但已经成功地应用到一些组合优化问题中，包括许多NP困难问题。它是进化算法的一种，但与传统进化算法不同的一点是：在共同进化算法中，群体的个体之间不仅存在着相互竞争的关系，在不同子群体的个体之间还存在相互合作的关系。目前国内外不少的学者已经在共同进化算法方面作了许多的研究工作。 本文首先较全面系统地分析了目前国内外研究者在共同进化算法方面所进行的研究工作和所取得的研究成果；为了克服个体适应度值计算时代表个体选择的盲目性，提出了基于共享存储器的共同进化算法，该算法中引入了共享存储器，它的作用有两个：一是实现在各个子群体之间的通信，二是保留算法在执行过程中所搜索到的优秀组合，这在一定程度上提高了算法的性能；同时我们对该算法的并行实现进行了研究与探讨。在文中，我们还将共同进化算法应用到实际的问题中，包括化工氧化反应过程参数估计和过程模拟问题以及数据聚类问题。