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设想一个有10X10总共一百个格子的棋盘，间，其中半的房间被随机选中放了一个易拉包每个格子代表一个房作为垃圾。一个只能看到目己当前以及前后堪右临近房间的机器人的任务是收集这些易拉租。你能不能给机器人编制一个策略，让它根志采取不同动作，从而在规定的时间内捡到最多的垃圾?这是圣达菲研究所的女计算机科学家梅拉妮。中上自己看到的不同情况米鞭尔用来研究遗传算法的一个例子。米鞭尔自己移设计了一个尽可能智能的策略。这个策略也不太难，比如次，作为一个视力有限1人，如果你所在房间内正好有一个昂拉克，来，如果没有，你惑往别处找找。在论上的下，这个人为设计的策略得了346分，可是炒机模拟进化出来的一个策略，却得了483分，遗传算法的进化过程是这样的。你要把所有可能的策略都用数字编码表示。1.首先随机生成200个策略，当作200个生物。这些策党思春的，也许一动就撞墙，但是别管不参与设计。厢且没有记忆力的机器你要做的显然是把它失起最高

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分是500分的情况次尔用遗传算法，让计算p么多，进化的略可能是非要点是人完全2.计算这200个生物的适应度一一也就是说，用很多个有不同志圾布局的游戏去测试这些生物，看最后哪些生物的得分更高3.把适应度高的生物选出来，证它们两两高的生物获得的交配机会也越多一一以此来生育下一代。和子，都从其父母那里各获得一半基因，而且别筷了变姑，人4.对新一代的生物重复第随机配对[己]o一一适应度越也就是给每到下一代又是200个生物。这样过了一千代之后，你得到了200个二党机矶的和最牛的策略做到了什么程度?在缺乏全局视角的情况下，它拓然能让机器人自动从外围绕着较往房间。略生物。其中走，从而能在有限的时间内壳历更多的(上图起拉妮。米网尔的《复杂》一书。如条我们把面对每种具体情况采取的动作作为其所在策略的一个基因，最佳策略|局明，而在于筷昌策略G个不太好的策略，下图是个比较好的策略

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。图片来自梅)和最怀人之处还不在于这个策略中茶个具体基因特别和这些基因之间的配合。有一个基因居然会做出反直党的事情一一在自己当前房间有易拉缸的时候不失一一而这是为了配合别的基因，给未来的行动路线做一个标记!让人设计一个基因也许容易，可是让人设计出不同的基因相互配合，则是非常困难的事情，你甚至很难想明白为什么这么配合对提高新适应度有好处。遗传算法已经被广泛应用到很多实际领域。工程师经第用踪传算法进化出来一个的设计，比如说一个有怪异形状的天战，它非常好使可是人类工程师解积不了它为什么好使所以进化论者对“智能设计论”者的一个最好反击，也许就是生物世界实在太神奇，RE进化出来的东西化，也没有尹比设计出来的东西不如坐等进化的惊收。更历。你既不知道未来环境会怎么变个镶能去设计，所以与其操心给什么东西指引方向，还

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