1樓：
當乙個問題你不要求最優解，並且有方法評估乙個解的優秀程度的時候，我們就可以通過隨機搜尋的方式來求解。
而遺傳演算法之類的，就是通過評估解，讓下一次隨機更接近結果，以便快速收斂到結果上。
我來舉個例子，比如有乙個簡單的迷宮，我們可以通過函式計算當前位置離出口的距離，來評判結果是否好。這種情況下，我們先設計 DNA。
這裡 DNA 是一串字串，U 表示向上走一步，D 向下一步，R，L分別是向左右走。
那麼從出口開始，隨機構建幾個DNA串（比如 UDDDRDD），然後評估這些串的執行效果，比如1號DNA撞牆掛了，2，3 比 4 更接近。
然後把表現差的串淘汰掉，再模擬 dna 生殖，生成 n 個子代，比如把 2，3 的後半段 DNA 串交換，然後加點隨機什麼的（突變），再次評估結果。
然後總有一次，DNA 執行的結果到出口了，說明我們找到解了。
遺傳演算法就是這樣通過模擬自然環境優勝略汰的遺傳過程，不斷嘗試著來找結果的。本質是個隨機找結果的過程，但通過淘汰和交換構建串的方式，大大的加速了隨機的收斂，減少計算量，以盡快獲得結果。
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