从“生物进化”到算法优化：遗传算法的5个核心阶段

如果你听说过“生成式设计”“智能优化”，大概率绕不开一个关键技术——遗传算法。它的灵感源自达尔文的自然选择学说，把“种群进化”的逻辑搬进计算机，用“优胜劣汰”的规则找到复杂问题的最优解。小到产品结构轻量化，大到建筑日照优化，都能看到它的身影。

而一个典型的遗传算法，就像一场“人工进化”实验，核心通过5个阶段循环推进，最终让“优质基因”（最优解）脱颖而出。今天我们就用最通俗的语言，拆解这5个关键阶段。

1. 初始化阶段：给“进化”搭好初始种群

所有进化都始于“第一个种群”，遗传算法的第一步就是构建初始种群——这里的“种群”，其实是一组“潜在解决方案”。比如你要设计一把椅子，初始种群可能是100个不同的椅子方案：有的椅腿长、有的椅面宽、有的材质轻，这些方案的差异就是“基因”（设计参数）。

• 种群怎么来？ 多数时候靠“随机生成”，比如在设计软件里，基于基础数据（如椅子的承重要求、尺寸限制）随机组合参数，像撒种子一样播下初始方案；有时也会用其他生成式算法先筛选一批，保证起点有足够多样性。
• 关键原则：别让“基因”太单调。如果初始种群里所有椅子都是“短腿+硬材质”，后续再进化也难出突破。所以要满足两个条件：一是部分基因得有“数值范围”（比如椅腿长度50-80cm），二是种群规模要够大（通常至少是输入参数的3倍），多样性才是进化的基础。
  

2. 评估阶段：给每个方案打“适应度分”

有了初始种群，下一步要搞清楚：哪些方案更好？这就需要适应度函数——相当于给方案打分的“裁判”，它本质是算法的“目标”：你想最大化什么（比如椅子的舒适度、承重能力），或最小化什么（比如重量、成本）。

比如设计办公室时，适应度函数可能是“最大化每张办公桌的日照时长”；设计零件时，可能是“最小化组装所需的零件数量”。这些目标必须清晰、可量化，比如“日照时长”能算出具体小时数，“零件数量”是明确数字——模糊的“好看”“舒服”没法作为评分标准。

这个阶段的核心是“精准定义目标”：如果适应度函数错了（比如本该优先考虑承重，却只看重量），后续再进化也会偏离方向。只有给每个方案算出明确的“适应度分”，才能知道谁该被留下。

3. 选择阶段：让“优等生”有资格“繁殖”

进化的核心是“优胜劣汰”，选择阶段就是践行这一规则：从种群中选出适应度高的方案，让它们成为“亲本”，参与后续繁殖。

比如初始种群有100个椅子方案，适应度分前30名（比例固定，部分工具可调整）会被选中——它们可能是“承重高+重量轻”的组合，基因更优质。选择的逻辑很直接：适应度分越高，被选中的概率越大，就像生物界里强壮的个体更易繁衍后代一样。

这里有个小提醒：如果没法定义清晰的适应度函数（比如某些艺术设计，目标太主观），也可以用“随机抽样”“模拟测试”代替，比如让用户投票选喜欢的方案，再把高票方案当作“优等生”。

4. 交叉/繁殖阶段：让“亲本”交换基因，生出“新方案”

选好“亲本”后，就进入“繁殖环节”——交叉阶段，这是产生“新方案”的核心步骤。

具体怎么操作？简单说就是“基因交换”：选两个亲本方案（比如亲本A是“长凳腿+软椅面”，亲本B是“短凳腿+硬椅面”），按一定比例交换它们的参数：比如把A的“长凳腿”和B的“硬椅面”结合，生成后代1；把A的“软椅面”和B的“短凳腿”结合，生成后代2。这样一来，后代既继承了亲本的优质基因，又和亲本不完全相同。

这个阶段的目标很明确：让后代比亲本更优。虽然不是每次都能成功，但因为亲本本身是“优等生”，它们的基因组合大概率能让种群的平均适应度提升——比如后代可能同时拥有“长凳腿（舒适）”和“硬椅面（耐用）”，比单一亲本更全面。

5. 变异阶段：给进化“加一点随机性，避免走死路”

如果只靠交叉繁殖，算法可能会“钻牛角尖”：比如所有方案都进化成“长凳腿+硬椅面”，但其实“中凳腿+半软椅面”更好，只是没人想到。这时候就需要变异阶段——给部分后代的基因“随机改一改”，打破固化的循环。

变异的特点是“低概率”：比如每100个后代里，只有1-2个会发生变异，比如把“长凳腿”随机改成“中凳腿”，或把“硬椅面”改成“半软椅面”。这种随机性有两个关键作用：

• 保证“遗传多样性”：就像生物界里的基因突变，让海洋生物最终能登陆，变异能让算法跳出“局部最优解”（比如只觉得长凳腿好，却没看到中凳腿的潜力）；
• 引导向“全局最优解”靠近：只要变异概率控制得好（不能太高，否则方案会乱；也不能没有，否则难突破），就能在稳定进化中找到更优的方案。

循环往复：从“初始方案”到“最优解”的进化之路

其实遗传算法的核心，就是这5个阶段的“循环迭代”：初始化搭好种群→评估打分→选优等生→交叉生后代→变异破局限，然后用新种群重复这一过程，一代比一代好。

比如设计椅子时，第一代可能只有少数方案达标，经过10代、20代迭代后，种群里的方案会越来越贴近“承重高、重量轻、舒适度好”的目标，最终收敛到“全局最优解”——这也是遗传算法能处理复杂问题的关键：它不用“穷举所有方案”，而是靠“进化”高效筛选，尤其适合目标复杂、参数多的场景（比如建筑设计、产品结构优化）。

如果你是设计师、工程师，或者对智能算法感兴趣，不妨从这5个阶段入手——理解了“进化逻辑”，你会发现遗传算法其实没那么神秘，反而像一场可控的“人工自然选择”，让计算机帮我们找到那些“想到或没想到的好方案”。

注：图片来源 https://www.generativedesign.org/02-deeper-dive/02-04_genetic-algorithms