協同進化
關注創建者：320科技工作室 創建時間：2021-06-22
協同進化的實例教程
本文在傳統遺傳算法基礎上，對其進行改進優化，提出了精英保留的協同進化遺傳算法，并分別以30、50和75個城市為例，對二者進行對比。該算法的運行流程如圖1所示。
圖1 協同進化遺傳算法運行流程
產生初始種群后（設種群數量為POP），便按照適應度值（即總路程倒數）高低將其分為三個子種群，其中，子種群1的適應度值最大，子種群3的適應度值最小。接著，在各個子種群內部進行交叉變異操作，依次產生新子種群1、新子種群2、新子種群3。同時，三個子種群兩兩之間，也進行交叉變異操作，依次產生新子種群4、新子種群5、新子種群6。最后便將這6個新子種群進行組合，然后從中隨機挑選出POP-1個個體，并根據精英保留策略，將其與父代最優個體相合并，從而得到新種群、開始下一代的操作。
以30、50、75個城市為例，分別進行10次重復試驗，取各次試驗兩種算法最優解的平均值進行對比，結果如圖2所示。
圖2 兩種算法的尋優結果對比
顯然，同傳統遺傳算法相比，協同進化遺傳算法具備更強大的最優解搜索能力，尤其當城市數量較多時（如此例中的75），其能更有效地避免陷入局部最優，從而找到全局最優的解、使得總路程更小。以75個城市數量為例，兩種算法所確定的最優路徑分別如圖3(a)與3(b)所示。
(a) 傳統遺傳算法
(b) 協同進化遺傳算法
圖3 兩種算法所確定的最優路徑對比
圖3中，橫軸縱軸分別為每個城市的橫縱坐標，圖中的數字即為每個城市的編號。顯然，協同進化遺傳算法所確定的最優路徑更為規整，這表明其同傳統遺傳算法相比，具有更強的全局尋優能力，且具備更好的魯棒性。
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站在數字化轉型的十字路口，SaaS模式正在重塑企業的軟件管理范式。當企業能夠清晰回答"這款SaaS能創造什么價值""與現有體系如何融合""長期合作如何規劃"這三個核心問題時，帶來的不僅是30%的成本縮減，更是管理思維的質變——從粗放式采購轉向精益化運營，從被動響應轉向主動進化。正如某上市企業CTO所言："現在管理SaaS訂閱時，我們看到的不是冷冰冰的賬單，而是整個數字生態的進化圖譜。"
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上述三個區別特征，既是元宇宙與其他現有技術和應用的本質區別，實際上也是人類未來構建元宇宙所要滿足的需求指標。
那元宇宙究竟是一種什么東西？它的上位概念是什么？是維基百科定義中的虛擬共享空間嗎？亦或臉書、騰訊等大廠心目中的下一代互聯網？對這個問題的回答，實際上涉及到人類構建元宇宙的終極目的。例如，為什么人類需要游戲？為什么人類需要虛擬空間？元宇宙究竟解決了人類的什么問題和需求？科普作家汪詰認為，元宇宙的本質是一場現實世界與數字世界的接口革命。這一觀點正好應和了IEEE 2888系列標準要解決的問題。
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05 總結
本文嘗試了兩種改進方法來改進GWO，即正弦函數模擬狩獵以及通過SCA算法對alpha狼的位置進行更新，可以看出這種改進對于性能的提升雖有但不明顯，因此作者后面也將進一步在該代碼基礎上改進，策略有如下幾點：由于GWO算法本身不涉及個體歷史最優信息，也即是無記憶種群，因此可以學習粒子群算法的策略，將個體歷史最優引入包圍行為中，同時，由于領頭狼包含α、β、δ，這三個頭狼協同引領了群體進化的方向
這種酶和底物的協同進化促進了CDR偏好性突變的發生。最后，研究團隊分別在B細胞系和小鼠體內將柔性DNA序列替換到低頻突變區，成功地將該區域逆轉為高頻突變區（圖4）。
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免疫無人系統的特點是在使無人系統面對外部攻擊、干擾、對抗、拒止、封鎖、故障和博弈等復雜工況時具有病原識別、抗體誘導、應激反射、神經再造、聯想記憶、群體協同和種群進化等免疫與自愈能力, 保證自我耐受性的條件下自主地監控潛在威脅、防御病毒侵害、抵御外界入侵、調控自身肌體、完善應變機制、實現機能進化、保障健康運行。
