第七篇进化计算.pdf

《人工智能：算法之美》草稿 第七章 进化计算 第第7 章章 进化进化计算计算 第第 章章 进化进化计算计算 [1] [2] 以生物遗传学说 和达尔文生物进化论 为核心的进化（evolution ）理论是目前为人们 所广泛接受的生物优化学说。生物在群体繁殖和自然选择的作用下不断进化的过程正是生 物系统动态的自组织和自适应过程。在这一过程中，生物组织对环境的适应能力逐渐增强， 生物群体不断得以发展和完善。生物智能不仅体现在其个体解决问题的能力上，而且体现 在其群体的进化过程中。而人工智能中核心的有哪些信誉好的足球投注网站问题本质上亦是寻找问题最优解答的优 化问题。因此，生物进化理论对于解决人工智能中的有哪些信誉好的足球投注网站问题具有借鉴意义，基于该理论 的优化计算问题被统称为进化计算（evolutionary computation ）或模拟进化（simulated evolution ）。 目前，进化计算方法主要包括遗传算法（genetic algorithms ）、遗传规划（genetic programming ）、进化策略（evolutionary strategy ）和进化规划（evolutionary programming ） 四种。这四种方法在利用进化理论求解问题最优解的基本思路上是一致的，但在对于进化 对象的理解上存在差异，从而在进化过程的模拟实现上具有不同的侧重点和实现方式。其 中，遗传算法和遗传规划相似之处更多，本书统称其为基因型进化算法；进化策略和进化 规划的相似之处更多，本书统称其为表现型进化算法。这两类算法的区别在于：1）基因型 算法注重遗传物质的作用，认为进化发生在基因上，生物的进化是基因适应的过程，因此 主要通过模拟基因上的遗传操作完成解的进化。2 ）表现型算法强调进化的外在表现，认为 不存在进化发生的单一地点，进化是通过生物在环境中的表现反映出来的，是外在表现适 应环境的过程，因此主要通过直接对系统性能进行改进来发现最优解。 本章阐述进化计算的基本思想和一般框架。基因型算法与表现型算法的具体细节将分 别在第8-9 章介绍。 7.1 生物进化对有哪些信誉好的足球投注网站的启示生物进化对有哪些信誉好的足球投注网站的启示 生物进化对有哪些信誉好的足球投注网站生物进化对有哪些信誉好的足球投注网站的启示的启示 按照达尔文的生物进化论，地球上的每一物种都经历了漫长的进化历程。生物在繁衍 生息的过程中，使自身品质不断得到改良以逐渐适应生存环境，显示了优异的自组织能力 和对自然环境的自适应能力。这种生命现象被称为进化。 生物进化是以物种群体的形式进行的，组成种群（population ）的单个生物被称为个体 （individual ）。每个个体对其生存环境有不同的适应能力，这种适应能力被称为个体对环境 的适应度（fitness ）。 遗传是生物繁殖和进化的基础。生物的所有遗传信息都包含在生物细胞中的染色体上。 染色体主要由蛋白质和脱氧核糖核酸构成。具有遗传效应的DNA 片段就是生物遗传的物质 单位，被称为基因。生物的各种性状受相应基因的控制。基因组合的特异性决定了生物的 多样性，基因结构的稳定性则保证了生物物种的稳定性，而繁殖过程中基因的重组和突变 造成同种生物世代之间或同代不同个体之间的差异，使物种进化成为可能。 在一定生存环境的影响下，大多数高等生物物种通过自然选择和有性繁殖这两个基本