有史以來最容易理解的遺傳演算法

首先有一個種小東西，它們都生活在大草原上，跑的快的就不會被吃掉，就可以生存下來。

這個東西的一般是長這樣的：

它由幾個元素組成：

• Node，暫且把它叫做腿，也就是上圖圓圓的東西顏色越深表示和地面的摩擦力越大
• Muscal，肌肉，連接圓圈的粗線，顏色越深越粗的肌肉表示更有力量，而且每一條肌肉都有不同的原始長度。肌肉越強，他就越有能力拉動連接的兩個Node
• 還有最重要的下圖：時鐘。也就是這些肌肉有拉長的時間和收縮的時間。在拉長時間，肌肉總想讓兩腿之間距離變遠，收縮時間肌肉又想讓腿之間距離近。

是不是很複雜？

其實就可以想像一下：幾個鐵球被幾根橡皮筋連接在一起，橡皮筋在有規律的抽動，然後這個東西隨著抽動會向前跑。

所以然後我們的目標來了：什麼樣的這樣的東西（幾個球，幾根皮筋，強度多少）可以跑的最快？

就是遺傳演算法發揮作用的時候到了。

第一步，第一批種子選手

遺傳演算法首先要有父本。也就是初始的一些這樣的小東西。

一般來說要是我們知道一些知識，比如大概知道什麼樣子的東西可以跑的快的話，可以挑一些出來作為父本。

但是我們現在連這些東西怎麼跑都不知道，怎麼會知道哪個跑的快？

於是最粗暴的就是：隨便來1000個！

100個隨機生成的小東西。有三條腿的，也有四條五條六條七條的，肌肉也有多有少。然後我們看看他們跑的怎麼樣。

第一位選手：

怎麼說呢，在一陣蠕動當中，一號選手竟然可以在15秒跑出差不多1米的距離。表現非常不錯！

你以為這個不夠快？

看看比如2號選手：

「請不要躺在地上」

還有其他選手

總體來說，因為是全部隨機生成的選手，很多都只能留在原地，而且有一半選手選擇了向後退而不是向前。

遺傳演算法第二步：生存

「適者生存」

第一代的父本，按照在15秒之內跑的距離排序。跑的慢的就會被淘汰掉。

但是，並不一定是所有跑的慢的都會大自然就一定會被淘汰掉。只是說，跑的快的更容易保留下來，跑的慢的更容易死掉。

大自然就是這麼神奇，會允許一些幸運的弱者生存下來。說不定會在下一代表現出不一樣的特點。

第一代的1000個，淘汰掉一半，剩下的才有資格作為下一代的父本，留下基因。下圖黑色的代表被淘汰了。

遺傳演算法第三步：產生後代

就像兩個黑頭髮生下來有大概率是黑頭髮，父母都1米9生下孩子大概率都也會很高。但是也會有兩個父母都不聰明生的天才小孩。

遺傳演算法里也是一樣，兩個父親（不要在意這些細節）結合產生的後代，有可能「腿」會不一樣粗：

也很有可能「肌肉」會不一樣強壯：

但是也會相對比較少見有變異的：

腿不一樣多。當然都是大自然的力量，和隔壁住了誰關係不大。

變異在遺傳演算法中的意義就在於：就算父本的基因中不包含有最佳的基因（比如父本都是5條腿，但是最佳的方案其實是3條），也有可能會通過變異產生。變異的結果如果很好，就會留下來成為新的父本。這樣下一代群體中就包含了最佳的基因。

於是我們又有了下一代：上一代500個樣本的孩子-->1000個新的樣本。

遺傳演算法最後一步：迭代

我們已經有了完整的過程，

1. 有一個群體
2. 群體根據成績（目標函數）隨機淘汰
3. 交叉產生新的群體
4. 群體再次淘汰
5. 不斷的重複3和4，直到找到滿足條件的樣本（達到要求），或者群體不能再顯著的進化。

我們看一下這樣的遺傳演算法，最終可以達到什麼樣子的效果

到第10代的時候，跑的最快的一個已經可以在15秒跑到快3米。跑起來是這個樣子的

這個小東西有5條腿，已經可以穩定向前蠕動

到了第30代：

感覺已經要快飛起來了。還是5條腿。

30代的時候，跑的最快的一個已經可以在15秒內跑到6米，而中間值（千人馬拉松第500名）也可以跑到3米。整個群體都在飛快的進步

這個圖顯示了進化中每一代跑的最快的（上邊黑線）和群體中位數（紅線）的成績。

然後到了62代，一個有4條腿的傢伙成為了新的冠軍：

看來是進化的力量發揮了作用。有4條腿的族群中進化出現了一個非常利於跑步的結構：後邊一條黑色腿，前邊一條白色腿，中間兩條相似的腿。

而且在整個群體中，4條腿6根肌肉的生物也佔據了大部分，其他3條腿，5條腿的大多慢慢都被淘汰了。

結果

到了300代的時候，增長速度變得非常緩慢，停止模擬。

這一代里有個叫博爾特的跑的簡直要飛起來了，我們欣賞一下：

大自然真是神奇~學到了么？

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