遗传算法的基本概念及其理论基础

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1975年，约瑟夫·哈密尔顿在《自然选择的演化》一书中提出了“自然选择”这一概念，认为种群（population）在进化过程中形成的结构决定了整个系统的进化方向。这种演化理论和古典物理学中的“黑箱”概念（没有明确定义的量），形成了生物进化史上第一个重要理论框架。
1982年，莱昂哈德·费根鲍姆和海伦凯勒等人从数学角度对这个理论进行了深入的探索。他们发现“自然选择”可以被描述为一个复杂的动态系统，包括许多互相作用、相互依赖的变量。为了能够理解“自然选择”的运作方式，必须要搞清楚其内部结构和演化规律。
20世纪60年代，斯坦福大学的罗森·范文迪特教授通过阅读《自然选择的进化》一书，提出了一个新的模型——“基因组学”。他将复杂的生物进化过程分解为几个相互关联的子过程，并且给出了详细的模拟结果。1983年，他获得了一项菲尔兹奖。
20世纪80年代末，费根鲍姆和海伦凯勒等人又发现了一个重大突破——“模拟退火”算法。它是一种局部搜索算法，可以用来找到使目标函数最优化的局部最优解。该算法能够有效地解决遗传算法中寻找全局最优解的问题。
19世纪末期，英国的“皇帝”李约瑟马利·维多利亚大帝，首次提出了“遗传工程”，即利用遗传信息进行基因改造，创造出具有特定功能的新型基因。1906年，他得诺贝尔奖。
随着人工智能技术的飞速发展，机器学习和深度学习技术不断刷新人们对黑箱模型的认识，而遗传算法则成为影响范围最大的算法之一。过去几十年间，许多高校和科研机构都已经提出了基于遗传算法的理论研究。然而，为了让这些理论更容易理解，作者需要首先了解遗传算法的背景知识。
本篇文章主要目的是向读者介绍遗传算法的基本概念及其理论基础。

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