1.5 Util #5 遗传算法和基因池

Galapagos 接口

      Galapagos 组件没有传统意义上的输出端口，因为它直接与数字滑块等参数组件相连，通过优化过程改变这些参数的值。用户可以通过 Galapagos 的界面选择优化目标是最大化还是最小化适应性，以及选择使用遗传算法或模拟退火算法进行优化2。在优化过程中，Galapagos 会不断调整输入参数，寻找最佳的参数组合，以达到最优的设计适应性。这个过程类似于自然选择，通过不断的迭代和选择，逐步提高设计方案的质量。

Galapagos 组件简介

       让我们从这个组件的名字谈起。“Galapagos” 这个名字并非随意取的——它回响着那些启发了查尔斯·达尔文进化论的加拉帕戈斯群岛。正是在那里，达尔文观察到了动物的多样性，这些观察成为了他自然选择理论的基石：“生存竞争的结果，导致了最适合的生存，最不适合的淘汰。”

那么，这与 Grasshopper 有何联系呢？实际上，Galapagos 组件采用了类似的“进化”策略来寻找最优的设计参数集。为了使这种优化过程有意义，我们需要定义一个目标，或者说是“适应性”。就像加拉帕戈斯群岛上的鸟类进化出更长的喙来更好地获取食物一样，我们的设计目标也需要明确。

       在 Galapagos 中，适应性是通过一个数字来衡量的。我们可以选择最大化或最小化这个数字，这取决于我们的设计目标。例如，我们可能想要最大化空间的使用效率，或者最小化结构的材料消耗。在进入 Galapagos 界面时，我们将决定是寻求适应性的最大值还是最小值。

接下来，我们会选择哪些参数由 Galapagos 来调整。这些参数通常是数字滑块，我们可以设定它们的范围和步长。定义了适应性目标和可调整参数后，Galapagos 就会开始工作。它将采用遗传算法或模拟退火算法中的一种，生成一系列随机的参数值，并评估它们的适应性。

       随着测试的进行，Galapagos 会发现越来越多的有效解决方案，并记录下适应性最高的那些。这个过程就像是自然选择的数字版——从一组随机的参数开始，算法逐步学习如何调整这些参数，以提高适应性，从而改善设计的质量。

       这就是 Galapagos ——一个智能的设计优化工具，它可以帮助我们在复杂的设计问题中找到最佳解决方案，就像自然界中的生物一样，通过不断的试错和适应，找到生存的最佳路径。