遗传算法：生物进化启发的机器学习策略

"《遗传算法-认知智能时代：知识图谱实践案例集（速读版）》主要探讨了遗传算法在认知智能领域的应用。章节9详细介绍了遗传算法的基本原理和动机，这种算法借鉴了生物进化的思想，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索和优化解决方案。在遗传算法中，假设通常以二进制位串、符号表达式或计算机程序的形式存在，形成一个由多个初始假设组成的群体。每一代，通过随机变异和交叉操作生成新的假设，然后根据适应度函数评估每个假设，优选出适应度高的个体作为下一代的基石。 遗传算法的优势在于其对复杂假设空间的处理能力，因为假设的各个部分相互作用，使得传统的线性搜索方法难以应对。此外，遗传算法具有良好的并行性，能够有效利用计算资源，降低了对高性能硬件的依赖。在应用方面，遗传算法已成功应用于机器人控制规则学习、神经网络结构优化等多个领域。 章节还提及了遗传编程，即让整个计算机程序朝着特定适应度标准进化，这是一种更为高级的形式。书中的例子包括了对各种学习任务的探索，如鲍德温效应，它揭示了个体学习能力与群体进化之间的动态关系。 书中强调了机器学习的多学科性质，融合了统计学、人工智能、哲学等众多领域，旨在通过跨学科视角理解算法背后的概念和假定。作者力求将理论深入浅出地介绍给大学生和研究人员，确保内容既易于理解又涵盖了深入研究所需的基础知识。 为了方便学习者实践，书中提供了丰富的实践内容，包括主要机器学习算法的实现代码和示例数据，如神经网络、决策树学习和贝叶斯分类器。作者特别感谢团队成员为在线资源的建设付出的努力。 该章节不仅讲解了遗传算法的理论基础，还展示了其实战应用和背后的科学原理，是理解和掌握机器学习特别是进化计算方法的重要参考资料。"