18、进化算法：从自然启发到优化实践

进化算法：从自然启发到优化实践

在解决复杂问题的征程中，大自然一直是我们宝贵的灵感源泉。生物每天面临的问题，其复杂程度往往远超教科书里的案例。就拿倒挂在天花板上的苍蝇来说，它不仅要躲避被捕食的厄运，还要寻找食物和水（通常水分存在于像水果这样的食物中）。更重要的是，它要从幼虫成长为蛹，再羽化为苍蝇，并繁衍出具有生存能力的后代，否则苍蝇这个物种就会灭绝。相比之下，像用智能手机应用程序识别短音频片段中的歌曲，或者根据花瓣和萼片的长度与宽度来确定鸢尾花的品种这类问题，就显得简单多了。

有时候，和大自然所解决的问题相比，我们自身面临的问题似乎微不足道。但解决这些问题能让我们的生活更加美好。有些问题可以通过标准的数学技术，如基于梯度的优化方法来有效解决。然而，许多问题及其解决方案存在非线性特征（例如神经网络或模糊系统），这使得传统的问题解决方法显得力不从心。在这种情况下，进化算法作为大自然进化过程（通过随机变异和选择）的简化模型，为我们提供了一种可靠的替代方案。

进化算法的发展历程

进化算法的探索已经有六十多年的历史了，可追溯到20世纪50年代“现代”计算的早期应用。这些算法被用于解决具有多个局部最优解、在噪声环境中、随时间变化以及目标与典型的最小二乘法或线性约束满足无关的问题。进化计算领域在应用和理论发展方面都有着丰富的历史。

进化算法与传统搜索算法的区别

进化算法在多个方面与传统搜索算法不同。它依赖于一组解决方案，而不是单个方案，通过随机变异和选择来进行搜索。变异、选择和表示这三个概念之间存在着紧密的联系。变异为搜索空间引入新的可能性，就像生物进化中的基因突变带来新的性状；选择则根据某种评估标准，从众多变异后的解决方案中挑选出更优的个体，类似于