生物模擬演算法

『壹』 人工智慧之進化演算法

進化計算的三大分支包括：遺傳演算法(Genetic Algorithm ，簡稱GA)、進化規劃(Evolu-tionary Programming，簡稱EP)和進化策略(Evolution Strategies ，簡稱ES)。這三個分支在演算法實現方面具有一些細微的差別，但它們具有一個共同的特點，即都是藉助生物進化的思想和原理來解決實際問題。

遺傳演算法是一類通過模擬生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機化搜索演算法，由美國Holand J教授於1975年首次提出。它是利用某種編碼技術作用於稱為染色體的二進制數串，其基本思想是模擬由這些串組成的種群的進化過程，通過有組織的、然而是隨機的信息交換來重新組合那些適應性好的串。遺傳演算法對求解問題的本身一無所知，它所需要的僅是對演算法所產生的每個染色體進行評價，並根據適應性來選擇染色體，使適應性好的染色體比適應性差的染色體有更多的繁殖機會。遺傳演算法尤其適用於處理傳統搜索方法難於解決的復雜的非線性問題，可廣泛用於組合優化、機器學習、自適應控制、規劃設計和人工生命等領域，是21世紀有關智能計算中的關鍵技術之一。

1964年，由德國柏林工業大學的RechenbergI等人提出。在求解流體動力學柔性彎曲管的形狀優化問題時，用傳統的方法很難在優化設計中描述物體形狀的參數，然而利用生物變異的思想來隨機地改變參數值並獲得了較好效果。隨後，他們便對這種方法進行了深入的研究和發展，形成了進化計算的另一個分支——進化策略。

進化策略與遺傳演算法的不同之處在於：進化策略直接在解空間上進行操作，強調進化過程中從父體到後代行為的自適應性和多樣性，強調進化過程中搜索步長的自適應性調節;而遺傳演算法是將原問題的解空間映射到位串空間之中，然後再施行遺傳操作，它強調個體基因結構的變化對其適應度的影響。

進化策略主要用於求解數值優化問題。

進化規劃的方法最初是由美國人Fogel LJ等人在20世紀60年代提出的。他們在人工智慧的研究中發現，智能行為要具有能預測其所處環境的狀態，並按照給定的目標做出適當的響應的能力。在研究中，他們將模擬環境描述成是由有限字元集中符號組成的序列。

進化演算法與傳統的演算法具有很多不同之處，但其最主要的特點體現在下述兩個方面：

進化計算的智能性包括自組織、自適應和自學習性等。應用進化計算求解問題時，在確定了編碼方案、適應值函數及遺傳運算元以後，演算法將根據「適者生存、不適應者淘汰"的策略，利用進化過程中獲得的信息自行組織搜索，從而不斷地向最佳解方向逼近。自然選擇消除了傳統演算法設計過程中的-一個最大障礙：即需要事先描述問題的全部特點，並說明針對問題的不同特點演算法應採取的措施。於是，利用進化計算的方法可以解決那些結構尚無人能理解的復雜問題。

進化計算的本質並行性表現在兩個方面：

一是進化計算是內在並行的，即進化計算本身非常適合大規模並行。

二是進化計算的內含並行性，由於進化計算採用種群的方式組織搜索，從而它可以同時搜索解空間內的多個區域，並相互交流信息，這種搜索方式使得進化計算能以較少的計算獲得較大的收益。

『貳』 如何用演算法模擬一個生物圈的進化過程

如何用演算法模擬一個生物圈的進化過程
進化計算是基於自然選擇和自然遺傳等生物進化機制的一種搜索演算法。與普通的搜索方法一樣，進化計算也是一種迭代演算法，不同的是進化計算在最優解的搜索過程中，一般是從原問題的一組解出發改進到另一組較好的解，再從這組改進的解出發進一步改進。而且在進化問題中，要求當原問題的優化模型建立後，還必須對原問題的解進行編碼。進化計算在搜索過程中利用結構化和隨機性的信息，使最滿足目標的決策獲得最大的生存可能，是一種概率型的演算法。
一般來說，進化計算的求解包括以下幾個步驟：給定一組初始解；評價當前這組解的性能；從當前這組解中選擇一定數量的解作為迭代後的解的基礎；再對其進行操作，得到迭代後的解；若這些解滿足要求則停止，否則將這些迭代得到的解作為當前解重新操作。
以遺傳演算法為例，其工作步驟可概括為：
（1） 對工作對象——字元串用二進制的0/1或其它進制字元編碼 。
（2） 根據字元串的長度L，隨即產生L個字元組成初始個體。
（3） 計算適應度。適應度是衡量個體優劣的標志，通常是所研究問題的目標函數。
（4） 通過復制，將優良個體插入下一代新群體中，體現「優勝劣汰」的原則。
（5） 交換字元，產生新個體。交換點的位置是隨機決定的
（6） 對某個字元進行補運算，將字元1變為0，或將0變為1，這是產生新個體的另一種方法，突變字元的位置也是隨機決定的。
（7） 遺傳演算法是一個反復迭代的過程，每次迭代期間，要執行適應度計算、復制、交換、突變等操作，直至滿足終止條件。