В курсе изложены основные теоретические и методологические материалы по эволюционным вычислениям, которые являются самостоятельным направлением в теории интеллектуальных систем. Последовательно вводятся базисные понятия классических генетических алгоритмов (ГА), теория схем и решения задач численной и комбинаторной оптимизации с помощью генетических алгоритмов. Рассмотрены многочисленные обобщения и модификации ГА. К ним относятся параллельные ГА, реализованные по модели «рабочий-хозяин» и «модель островов». Представлены различные варианты многокритериальных ГА на основе концепции Парето. Описаны вероятностные ГА, где популяция представляется вектором вероятностей. Изложены основы генетического программирования на основе различных форм кодирования потенциальных решений: древовидных, линейных и графоподобных структур. Представлены основы машинного обучения на базе Мичиганского и Питсбургского подходов. Описаны эволюционные стратегии, где основным генетическим оператором является мутация, и эволюционное программирование, которое в качестве потенциального решения использует модель конечного автомата.. Изложены также роевые и муравьиные алгоритмы.