遗传算法
概述
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遗传算法是一种模拟演化的近似算法。
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顾名思义，它模拟大量的样本，周期性地繁衍、遗传、变异、筛选。
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“状态”有时在遗传算法中是对象的一个属性。
思路
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周期性地将从旧有的样本中选取较优的（譬如前 \(10\%\)），以它们为基础生成大量的新样本。
- 如果想要制造更好的随机性，可以考虑从不那么优的样本中也随一些出来参与繁衍。
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在繁衍中，首先让子样本继承母样本（可能是一个，可能是多个）的绝大部分特质。
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然后按照一定的逻辑对其做变异，可以考虑使用概率函数，也可以比较粗暴地取一部分进行大量变异。
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重复上述过程直到解符合需求。一般把上一代舍去。
例题
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谁写这么大的工程啊？
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能退的基本上都退了，不能退但是能遗传的...真的是 OI 比赛吗？
