15、进化计算入门：原理、应用与算法变体

进化计算入门：原理、应用与算法变体

1. 进化计算基础概念

在进化计算领域，理解基因型和表现型是非常关键的。基因型可以看作是所有可能基因型搜索空间中的一个点，而表现型则是生物体的实际特征，包括其行为和形态属性，是所有可能解决方案的解空间中的一个点。

以生物为例，我们的 DNA 就是基因型，进化通过基因型的突变发生。我们人类则是从基因型映射而来的表现型。基因型通过某种映射函数转换为表现型，在生物中，这是从基因到蛋白质的生物过程，以及这些蛋白质组成一个有凝聚力和同步性的生物体的过程。

需要注意的是，进化是一个群体的过程，进化的是群体而非个体。群体中的新突变个体不断产生，其中一些具有更适应其生存环境的特征，从而使整个群体发生变化。

在将进化计算知识应用之前，我们需要回答两个相关问题：如何在软件中表示这些基因型和表现型？以及如何用进化术语来表述我们正在处理的问题？

2. 用进化术语表述问题

2.1 生物进化的问题与解决方案

生物进化在现实世界中解决的问题是：作为一个复制者，如何在动态且危险的环境中尽可能多地复制自己？解决方案是将复制者置于一个生存机器中，这是一个适应性系统，能够用自身类似的生存机器副本复制复制者，以应对环境带来的困难，这里的复制者就是基因。

生物进化解决问题的方式是创造数万亿个解决方案，然后评估这些解决方案的优劣。评估的方法是让它们与危险的环境相互作用，能够复制的解决方案具有较高的适应性（取决于它能够复制的数量）。复制者的后代会与亲代略有不同，通过这种方式不断探索新的解决方案，类似于爬山法。如果找到比当前解决方案更差的方案，它在与当前方案竞争时通常表现不佳，因此无法