遗传算法学习笔记（1）

学概率的时候提到有这样一个“无限猴子定律”：一个具有无限生命的猴子（它不懂人类的语言）随机的敲击打字机，总有一天它会打出一本莎士比亚的书来。

这只猴子能打出任意的书来，有意义的无意义的，无意义的远多于有意义，猴子定律只是指出了得到这种有意义的书的可能性，不保证他的现实性，也许整个宇宙从诞生到现在的时间，这只猴子仍然打不出来，但是在接下来的时间里，总有那么一天完成这个任务。

个人理解，这个猴子定律说的是以概率的角度看，什么可能都会发生，从无序中能得到有序。生命也是一种有序的组织，它是如何诞生的，达尔文的进化论科学的解释了这一问题。

攻击进化论的人一个重要理由是：生命如此复杂，它的产生几乎是一个概率为零的事件。他们从概率计算认为，从宇宙诞生的时间算起，也无法自发生成一个细胞。

计算是对的，结论是错误的，原因是他们忽略了自然选择对这一过程的干预。如果没有干预，什么都在发生，也就什么都不可能发生。

从低级到高级，从简单到复杂，高度复杂的生命是由更为简单的生命一步一步地通过选择形成。突变是随机的，但是在自然选择的作用下，随机性大大降低。无序的没有意义的被自然剔除，剩下的进一步选择，一步一步，高级生命就这样诞生了。这样的高级生命也许不是最完美的，但确实最适合环境的

上帝是否掷骰子？上帝当然掷骰子，但是它也提供了一个甄别的手段，就是说上帝认为某种结果是合理的，合理的结果就留下了，不合理的就忽略了，在合理的结果中继续甄别。。。。。

上帝需要操心生命具体如何进化吗，他需要对生命的各方各面（组成物质，细胞结构，器官等等）进行设计吗？也不需要。只要提供了甄别，随生命怎么随机变异，他只负责对变异的结果进行赠别就行了，若干年后，当年简单的有机物变成了现在高度复杂的生命。

遗传算法模拟上帝创建生命的这一过程

计算机算法是指完成一个任务所需要的具体步骤和方法。也就是说给定初始状态或输入数据，经过计算机程序的有限次运算，能够得出所要求或期望的终止状态或输出数据。

算法也可简单描述为：给出一定的输入，得到合理的输出。一些算法我们可以在了解它的原理下计算出来，典型的如数学计算。但许多情况下数学模型很难精确求最优解，对于这些复杂问题，能够得到次优解就很满意了

遗传算法从代表问题可能的潜在解集合开始，模仿了自然进化模型，如选择、交叉、变异、迁移等过程。计算开始时，一定数目N个个体（即初始解集合）随机的初始化，计算每个个体的适应度（供选择的量化指标），选出适应度最高的个体，第一代就这样诞生了，然后得到的子代按一定概率变异，加入下一次选择，再变异，再选择。。。。。这一过程循环往复，直到满足求解条件为止。

也就是说，使用遗传算法我们不需要详细了解算法原理，数学模型，我们只要给出进化手段（变异手段，选择手段等），和足够的时间，遗传算法总能给我们找到一个次优解，尽管可能不是最优解

所以某种程度上遗传算法几乎是一个万能算法

但是为什么不容易得到最优解？所谓最优解，只会有一个，如果有两个就不叫最优解了。
回头看看地球上的生物进化。总的趋势是从低级到高级，从简单到复杂。我们把进化出理性生命看做最优解，是否必然只产生像人类，而不是别的什么理性生命呢？

注：这里提到的上帝是一个比喻，也就是常说的斯宾洛沙的上帝，即大自然，而不是圣经中那个具有人格的上帝

参考：
http://www.bullog.cn/blogs/fangzhouzi/archives/17777.aspx
http://www.bullog.cn/blogs/fangzhouzi/archives/17776.aspx