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你知道嗎？基因演算法如何用生物學啟發優化過程？
在現代計算機科學和運籌學中，基因演算法（GA）是一種受自然選擇啟發的元啟發式演算法，屬於更大類別的進化演算法（EA）中。基因演算法的用途相當廣泛，如優化決策樹、解決數獨謎題以及超參數調整等，都是在尋找高品質的解決方案時所常用的方法。
基因演算法透過基於生物學的運算符（如選擇、交叉和變異），從隨機生成的候選解開始進行演化，期望獲得更優的解答。
優化問題的解決方案
基因演算法通常以一組候選解（稱為個體或生物）為起點，通過使用適應度函數評估每個解的質量，然後選擇更具適應性的個體進行繁殖。在演化過程中的每一代，個體的基因組會進行重組和隨機變異，以生成新一代的候選解。這一過程會不斷重複，直到達到預設的停止條件，例如，達到最大世代數或獲得令人滿意的適應度。
初始化和選擇
初始化過程中，種群的大小與問題的性質相關，通常有數百到數千個候選解。這些候選解的生成方法多數是隨機的，讓可用解的範圍全面覆蓋。接著，在每一代中，依據適應度函數從現存的個體中選擇部分作為新一代的父母。這通常是根據適應度評價進行選擇，更具適應性的解決方案被選中的概率更高。
基因操作
一旦選擇了合適的父母，就會進行基因操作，包括交叉和變異，來生成新的候選解。通過這些過程，新解共享父母的一些特徵，通常會提高整體的適應度。各種的「父母」選擇會持續進行，以生成足夠大小的新解族群。雖然基於兩個父母的繁殖方法更受生物啟發，但有研究指出使用多於兩個父母，也可能生成較高質量的染色體。
從統計上看，當最佳的生物被選為繁殖的父母時，基因演算法會隨時間進步，理想的適應度在每一代中攀升。
限制與挑戰
儘管基因演算法在許多應用程式中都表現出可喜的結果，但它也面臨著許多限制。尤其是在複雜問題的適應度函數評估上，這一過程通常是計算上最具挑戰性的一部分，尤其是在評估高維的多峰問題時。此時，單次函數評估可能需要數小時到數天的時間。
基因演算法的另一個挑戰是隨著問題複雜度的增加，搜索空間的快速增長，這使得它在如引擎、房子或飛機的設計等問題上的應用變得相當困難。
進一步的，基因演算法有時會在局部最小值中陷入困境，而非全球最優解。如何突破這些局限性，成為基因演算法設計者的重要研究課題。
結論
基因演算法無疑為許多實際問題提供了創新的解決方案，但仍然存在挑戰，特別是在復雜或動態數據集的應用上。這也許引發了另一個問題：在面對未來的技術進步時，基因演算法能否與更高效的優化演算法相結合，為我們帶來全新的解決思路？
