书名：代码本色：用编程模拟自然系统
作者：Daniel Shiffman
译者：周晗彬
ISBN：978-7-115-36947-5
第9章目录
9.1 遗传算法：启发自真实现象
1.传统遗传算法
我们从传统遗传算法开始。
这种算法用于解决“解空间过于庞大，穷举法耗时过长”的问题。
举个例子，有一个介于1~1 000 000的数字，你要花多少时间才能猜到这个数字？
如果用穷举法，你就要检查每一种可能：这个数字是不是等于1，是不是2，是不是3？……运气好的话，你很快就能猜到这个数字；
如果运气不好，你就要从1枚举到1 000 000，这肯定会耗费大量的时间。
但如果我能告诉你更多的信息，比如猜的数字是大是小，是有点大，还是非常大；如果能得到每次猜测的“契合度”，我想你的猜测肯定会越来越接近正确答案，解决问题的速度也会更快。
也就是说，你的答案可以发生进化。
2.交互式选择
实现传统遗传算法之后，我们会研究遗传算法在可视化艺术方面的应用。
交互式选择指的是事物（通常是由计算机产生的图像）在用户交互下发生进化的过程。
举个例子，你在参观一家博物馆，博物馆的墙上挂着几幅油画。在交互式选择技术的帮助下，你只要选择出最喜欢的画，程序就会根据你的喜好自动产生（或者“进化出”）一副新画供你欣赏。
3.生态系统模拟
如果你去阅读人工智能方面的在线文档或教科书，通常会看到关于传统遗传算法和交互式选择技术的讲解。
但它们不会讲解如何在程序中模拟现实世界的进化过程。
本章的最后将探索如何在模拟生态系统中模拟进化过程。
模拟生态系统中的对象会相遇、结合，并把基因传递给下一代。
这种技术可以直接应用到每一章最后的生态系统项目中。
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