遗传算法：优化搜索和设计的理想方案

遗传算法（genetic algorithm，简称GA）是一种基于谁人达尔文进化论纪律的抽象模子。遥远地说，任何一种生物进化和生长的真实历程，都相符遗传算法模子。

用遗传算法来解决问题，稀奇是对于搜索和设计问题，是理想的方式。它可以通过某个场景中的随机解集，考察通过迭代进化所发生的“仿真进化”，寻找最优解。这种方式，异常适用于迎面临一些黑匣子问题的时刻。

在搜索问题中，遗传算法是通过一直的进化来筛选出最好的解，好比为了最小化1, 2, 3, 4, 5, 6的和，而权重纷歧的情形下，你可以使用 GA 来找到最好的排列方式。

在设计问题中，遗传算法可以辅助人们寻找出最优的设计显示。譬喻说，若是你正在研究若何最好地在某个指定的园地上种植植物，你不知道应该种下什么样的植物，你可以使用 GA 来辅助你找到最好的方案。

总的来说，在多数情形下，遗传算法都可以辅助人们优化搜索和设计，而且把搜索领域的进化算法推上一个新的台阶。