科學家創造電腦的原因便是為人們解決問題,而計算機科學便是不斷提出新的算法,希望可以幫助人們能有效的解決問題;而當中有一個很有趣的算法便是遺傳算法(Genetic Algorithm)。
 
不用給這個算法的名字嚇怕,其實說穿了,其背後理念便是基於大自然的遺傳和進化的理論,大自然在變,生物置身其中便是要盡力生存下去,方法便是由上一代遺傳了求生本能,而在上一代交配所生產的下一代,便選擇性從父一方或母一方遺傳最適合生存下去的基因或本能,最後,新一代亦有可能會突變,令新一代更適應和更有能力生存下去。
 
遺傳算法便是採用大自然這套適者生存的理念,希望能找到某問題最適合的解答。做法是先有一個客觀的方法決定某解答的適合度,跟著在開始時,便有某個數量,不同的預設解答,之後便逐一解答去計算適合度,如果解答已達某適合度,便當找到了解答,否則,如果沒有一個解答達適合度,某些過於不適合的解答便會被放棄,之後某些存下來的解答,便會由一對對的解答推算出新一個解答,可視為下一代,而某些新一代更會突變,即解答的某一小部份給改變了,跟著這一代便會再次為每一個解答找適合度,一代一代的找下去,直到找到達合適度要求的解答為止。
 
遺傳算法給我們的啟示是,原來生物能適應環境的轉變,便是因為有遺傳,交配生產更出色的下一代和突變的能力,另外,同一個問題未必只得一個解答,如果我們對某個問題有固有的解答或想法,我們應看看别人會否有另外的解答或想法,如果有,我們應嘗試基於自己和别人的解答或想法,想想有否互補不足的地方,從而得到一個更好的解答或想法。所以,我們任何時候都應保待開放的心態,不要固執自己的想法。
 
另外,就算沒有其他的解答,我們也可以間中想想自己的解答或想法,會否有可以改善的地方,便好像生物的突變一樣,可能得出來的解答或想法是更好的,更適合現況呢!
 
計算機科學看似高深莫深,其實很多都和其他範疇的知識互補不足,只要明白其他範疇的實際情況,對應的計算機科學理論其實並不難理解。
 
Survival for the fittest
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此文章之主持/專欄作家介紹:Herbert
資訊科技界資深工作者,學生時代受蘋果二代所啟蒙,沉迷電腦科技,尤其是軟件編程,大學時代主修計算機科學,最後以獲得哲學博士作完美終結。從事資訊科技行業超過二十年,對資訊科技界充滿憧憬和好奇,至今仍在追趕各項電腦新知,盼望能以資訊科技知識,令這個世界更美好。

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