21、神经进化：从遗传算法到智能演化

神经进化：从遗传算法到智能演化

一、基于遗传算法的神经进化过程

在神经进化领域，通过遗传算法来优化神经网络是一种有效的方法。下面详细介绍其具体步骤：
1. 生成后代 ：选取适应度高的个体的基因型，对其进行克隆。针对每个克隆体，随机选择 1 到克隆体神经网络总神经元数量平方根之间的 X 个变异算子进行操作，生成突变克隆体，这些突变克隆体即为后代。例如，若克隆体的神经网络有 100 个神经元，那么 X 可能取值为 1 到 10 之间的任意整数。
2. 组成新种群 ：将适应度高的父代个体和它们的后代组合在一起，形成新的种群，这就是新一代的群体。
3. 迭代进化 ：重复上述步骤，直到有一个神经网络系统达到至少 30 分钟模拟平衡的适应度，这个神经网络系统就是我们所寻求的神经控制器。

当这样的神经网络系统生成后，我们将其从种群中提取出来，把表现型嵌入到提供传感器和执行器的硬件中。机器人的传感器会将从轨道 - 小车 - 杆子系统收集到的信号传输给神经网络，神经网络的输出则控制机器人的执行器，从而推动轨道上的物理小车。

二、进化智能的挑战与策略

如果目标是进化出智能，神经进化是一种理想的方法。生物进化需要同时进化生物体的形态和控制它的神经认知计算机，这一过程花费了数十亿年和数万亿次的排列组合。但我们可以采取一些策略来简化这个过程。

1. 模拟的粒度问题 ：为了实现从简单生物体到智能复杂生物体的平滑进化路径，不仅生物体在进化过程中要逐渐增加复杂性，它们还需要能够影响