【正文】 碼。 個(gè)體 （ Individual） ：個(gè)體是指種群中的單個(gè)元素。 遺傳算法的基本機(jī)理 遺傳算法 遺傳算法的基本概念 遺傳算法是一類可用于復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化的具有魯棒性的搜索算法， 與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相比，主要有以下特點(diǎn)： 遺傳算法以決策變量的編碼作為運(yùn)算對(duì)象。 ?遺傳算法的研究主要集中在以下幾個(gè)方面 ：函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度、自動(dòng)控制、機(jī)器人學(xué)、圖像處理、人工生命、演化編程和機(jī)器學(xué)習(xí)。 什么是進(jìn)化計(jì)算 進(jìn)化計(jì)算的生物學(xué)基礎(chǔ) 自然界生物進(jìn)化過(guò)程 是進(jìn)化計(jì)算的 生物學(xué)基礎(chǔ) ，它主要包括 : ?遺傳 (Heredity) ?變異 (Mutation) ?進(jìn)化 (Evolution)理論 生物進(jìn)化與遺傳算法 群體 種群 子群 選擇 婚配 變異 遭淘汰 的群體 遺傳算法 (Geic Algorithm) ?達(dá)爾文進(jìn)化論 ： “物競(jìng)天擇、適者生存 ” 。 世界首個(gè)人工生命結(jié)構(gòu)誕生 中新網(wǎng) 2023年 5月 22日電 綜合媒體報(bào)道，美國(guó)克萊格 .文特爾研究所一個(gè)有華人參與的研究團(tuán)隊(duì)宣布， 在實(shí)驗(yàn)中制造出世界首個(gè)完全由人造基因指令控制的人造生命，使人類的能力拓展到可以操縱自然世界，將來(lái)可制造有特殊功能的生物，在生產(chǎn)疫苗及潔凈能源等領(lǐng)域大派用場(chǎng)。 ? 計(jì)算智能是借鑒仿生學(xué)的思想，基于人們對(duì)生物體 智能機(jī)理的認(rèn)識(shí)，采用 數(shù)值計(jì)算 的方法去 模擬和實(shí) 現(xiàn) 人類的智能。 ?人工生命 (Artificial life， AL)是通過(guò)人工模擬生命系統(tǒng)，來(lái)研究生命的領(lǐng)域。因此我們主要討論遺傳算法。 ?進(jìn)化計(jì)算和遺傳算法 借鑒了生物科學(xué)中的某些知識(shí)，這也體現(xiàn)了人工智能這一交叉學(xué)科的特點(diǎn)。 遺傳算法的基本機(jī)理 遺傳算法 遺傳算法的基本概念 遺傳算法是從 代表問(wèn)題可能潛在的解集的一個(gè)種群（ population）開(kāi)始的，而一個(gè)種群則由經(jīng)過(guò)基因（ gene）編碼的一定數(shù)目的個(gè)體（ individual）組成。 遺傳算法的基本機(jī)理 遺傳算法 基本思想 是從初始種群出發(fā)，采用優(yōu)勝劣汰、適者生存的自然法則選擇個(gè)體，并通過(guò)雜交、變異來(lái)產(chǎn)生新一代種群，如此逐代進(jìn)化，直到滿足目標(biāo)為止。 適應(yīng)度 （ Fitness）函數(shù)： 適應(yīng)度函數(shù)是一種用來(lái)對(duì)種群中各個(gè)個(gè)體的環(huán)境適應(yīng)性進(jìn)行度量的函數(shù)。 解碼 : 從根結(jié)點(diǎn)起，每輸入一個(gè)數(shù)碼即沿二叉樹(shù)下移一層，數(shù)碼為 0時(shí)移向左分支，數(shù)碼為 1時(shí)移向右分支，待達(dá)到葉子結(jié)點(diǎn)時(shí)即譯出一個(gè)字符，再輸入的數(shù)碼又從根結(jié)點(diǎn)開(kāi)始重新做起。 遺傳算法 ?對(duì)種群中的染色體反復(fù)做三種遺傳操作 ?使其朝著 適應(yīng)度增高的方向不斷更新?lián)Q代 ，直至出現(xiàn)了適應(yīng)度滿足目標(biāo)條件的染色體為止 遺傳算法參數(shù) ?種群規(guī)模 種群的大小，用染色體個(gè)數(shù)表示 ?最大換代數(shù) 種群更新?lián)Q代的上限，也是算法終止一個(gè)條件 ?交叉率 Pc ?參加交叉運(yùn)算的染色體個(gè)數(shù)占全體染色體總數(shù)的比例 ?取值范圍： ?變異率 Pm ?發(fā)生變異的基因位數(shù)占全體染色體的基因總位數(shù)的比例 ?取值范圍： ?染色體編碼 長(zhǎng)度 L 遺傳算法流程圖 (1) 初始化群體 。 遺傳算法 (2) 對(duì)該字符串群體迭代地執(zhí)行下面的 步驟 ① 和 ② ，直到滿足停止標(biāo)準(zhǔn)： ① 計(jì)算群體中每個(gè)個(gè)體字符串的適應(yīng)值； ② 應(yīng)用 選擇 、 交叉 、 變異 等遺傳算子產(chǎn)生下一代群體 。選擇時(shí)轉(zhuǎn)動(dòng)輪盤，參考點(diǎn) r落到扇形 i ，則選擇個(gè)體 i 。 交叉點(diǎn)位臵的選取是隨機(jī)的（單點(diǎn)交叉） 0110 1 01100 11 000 11 011 1100 0 11001 10 011 10 000 假設(shè)采用 輪盤式選擇 個(gè)體， 四個(gè)個(gè)體 依次選中次數(shù)為 1， 2，0， 1。 若隨機(jī)地將個(gè)體 01101選入新群體中， 有可能找到最優(yōu)解。比納特（ Peter Bienert）于 1964年 提出的，并在德國(guó)共同建立的。 進(jìn)化策略 ?兩者也存在著區(qū)別，其中最基本的區(qū)別是它們的 研究領(lǐng)域不同 。 ?進(jìn)化編程根據(jù) 正確預(yù)測(cè)的符號(hào)數(shù) 來(lái)度量適應(yīng)值。 它由關(guān)于問(wèn)題 (計(jì)算機(jī)程序 )的函數(shù)隨機(jī)組合而成 。 變異和創(chuàng)造子代 評(píng)估已存在的 FSM 用最好的狀態(tài)機(jī)預(yù)測(cè)和添加符號(hào) 選擇父代 初始化觀測(cè)順序 是 否 是否預(yù)測(cè) 初始化群體 圖 進(jìn)化編程的基本過(guò)程 進(jìn)化編程 FSM（ Finite State Machine，有限狀態(tài)機(jī)） 進(jìn)化計(jì)算的三種算法即遺傳算法、進(jìn)化策略和進(jìn)化編程 都是模擬生物界自然進(jìn)化過(guò)程而建立的魯棒性計(jì)算機(jī)算法。 ?人工生命 （ Artificial Life， AL）試圖通過(guò)人工方法建造具有自然生命特征的人造系統(tǒng)。 此后，人工生命研究進(jìn)入一個(gè)蓬勃發(fā)展的新時(shí)期。 人工生命 ?開(kāi)發(fā) 基于人工生命的工程技術(shù)新方法、新系統(tǒng)、新產(chǎn)品 ?為自然生命的研究 提供 新模型、新工具、新環(huán)境 ?延伸 人類壽命、減緩衰老、防治疾病 ?擴(kuò)展 自然生命，人工進(jìn)化、優(yōu)生優(yōu)育 ?促進(jìn) 生命、信息、系統(tǒng)科學(xué)的交叉與發(fā)展 人工生命的研究?jī)?nèi)容和方法 人工生命的研究?jī)?nèi)容 人工生命的研究?jī)?nèi)容大致可分為兩類： ? 構(gòu)成生物體的內(nèi)部系統(tǒng) ， 包括腦 、 神經(jīng)系統(tǒng) 、 內(nèi)分泌系統(tǒng) 、 免疫系統(tǒng) 、 遺傳系統(tǒng) 、 酶系統(tǒng) 、 代謝系統(tǒng)等 。 需要研究和制訂相應(yīng)的社會(huì)監(jiān)督、國(guó)家法律和國(guó)際公約。 1987年和 1988年，計(jì)算機(jī)病毒肆虐歐美， 1989年計(jì)算機(jī)病毒悄然登陸中華大地。 計(jì)算機(jī)病毒的生物學(xué)特征與生命的算法特征 科恩于 1988年又撰文強(qiáng)調(diào)： 病毒不是利用操作系統(tǒng)運(yùn)行中的錯(cuò)誤和缺陷的程序。 4. 計(jì)算機(jī)病毒具有的 潛伏性、隱蔽性、可觸發(fā)性 等也是生物病毒的基本特性。生命就是一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)自我復(fù)制、自我構(gòu)造和自我進(jìn)化的算法。 人工魚(yú) 1997年 2月 27日的英國(guó)《自然》雜志報(bào)道了一項(xiàng)震驚世界的研究成果： 1996年 7月 5日，英國(guó)愛(ài)丁堡羅斯林研究所（ Roslin）的伊恩 演講完畢，謝謝觀看！ 。 克隆羊多莉 這是世界上第一只用已經(jīng)分化的成熟的體細(xì)胞 (乳腺細(xì)胞 )克隆出的羊。任何一種自然過(guò)程都是自然規(guī)律作用于一定條件下的物理或信息過(guò)程，其本質(zhì)上都體現(xiàn)了一種嚴(yán)格的計(jì)算和算法特征。無(wú)怪有人說(shuō)：惱人的計(jì)算機(jī)病毒幾乎涉及到了所有衡量生命的尺度。 科恩給出的這一定義，被美國(guó)的計(jì)算機(jī)專家在有關(guān)病毒的論文中頻繁引用，具有相當(dāng)?shù)挠绊?。于是人們一致地?duì)計(jì)算機(jī)病毒采取了消滅與預(yù)防的策略和方針。 布勒（ Andrzej Buller）及一些日本學(xué)者在日本現(xiàn)代通訊研究所進(jìn)化系統(tǒng)研究室對(duì)人工腦的研究，已取得重要進(jìn)展。 人工生命的科學(xué)框架 ?生命現(xiàn)象仿生系統(tǒng) ?生命現(xiàn)象的建模與仿真 ?進(jìn)化動(dòng)力學(xué) ?人工生命的計(jì)算理論和工具 ?進(jìn)化機(jī)器人 ?進(jìn)化和學(xué)習(xí)等的結(jié)合 ?人工生命的應(yīng)用 人工生命 人工生命的研究方法 （ 1） 信息模型法 根據(jù)內(nèi)部和外部系統(tǒng)所表現(xiàn)的生命行為來(lái)建造信息模型 。 人工生命 ?通俗地講， 人工生命即人造的生命，非自然的生命。 人工生命研究的起源和發(fā)展 ?人類長(zhǎng)期以來(lái)一直力圖用科學(xué)技術(shù)方法模擬自然界，包括人腦本身。 ?進(jìn)化策略和進(jìn)化編程 都把變異作為主要搜索算子，而在標(biāo)準(zhǔn)的遺傳算法中，變異只處于次要位置。 ? 應(yīng)用變異等操