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遗传算法
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将问题当作物种遗传因子序列的进化来谋求最适解。遗传算法中会用到“选择”（适应环境的后代个体会增加，不适应的物种则会减少）、“交叉”（按一定的概率将两个物种的遗传因子序列组合起来形成其他物种）、“突变”（遗传因子序列的特定存储单位发生了反转）等遗传学范畴内的概念来进行操作。
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如果在网上搜索“巡回推销员问题Java”，我们会找到很多程序。
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实际上，在网上能看到很多关于“巡回推销员”问题的解法。
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DNA计算机的诞生
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遗传因子本属于生物学，但是却出现在了数学和计算机的世界，真是有趣极了。而且，它还有更深的妙趣，那就是利用遗传因子而诞生的超高速计算机——DNA计算机。
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令人震惊的是，信息学家杰拉尔德·埃德尔曼（1929～）研读了DNA双螺旋结构的发现者——美国生物学家詹姆斯·沃森（1928～）的《遗传因子的分子生物学》后，产生了将DNA应用到计算机中的灵感。1994年他制作出DNA计算机，并为大家演示了其对“巡回推销员”问题的解答。
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运用DNA算法解答巡回推销员的问题时，首先将各个城市及连接的路径用DNA的四个碱基A（腺嘌呤）、T（胸腺嘧啶）、G（鸟嘌呤）、C（胞嘧啶）表示出来。
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东京=｛CGCATT｝、大阪=｛CTAGAT｝，像这样将DNA人工合成，然后放到试管中混在一起让它们发生反应。这样一来，由于DNA的特性是只有“A和T”“C和G”这两种组合，从东京和大阪的碱基序列中就可以创造出｛TAAGAT｝这样的新DNA。这也就成了东京和大阪之间路径的一个候补项。
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像这样可以表示解的候补项的DNA会因为PCR（聚合酶连锁反应）被大量制造出来，再根据去哪个城市比较顺路为条件将这些解分离开来，最后将表示解的DNA抽出来。
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因为DNA是极小的分子，可以大量制造。仅1立方厘米就可以容纳6×1016个DNA分子。如果每个DNA都能当作计算单位来运作，那么超并列运算就可能实现，这对于像“巡回推销员”这种复杂、无法可解又很耗费时间的问题来说是非常有效的方法。
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我们可以认为DNA计算机就是由DNA组成的生命体，就是计算机本身。很不可思议吧！
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生物的进化已经持续了137亿年，以与我们生活息息相关的“巡回推销员”问题为契机，计算机也开始跟生物一样迈上了进化之路。
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计算机的世界现在正在实现着令人惊奇的“进化”。
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也许某一天，会有一个超越人类智慧的算法横空出世，可以解决所有的数学难题和日常问题。
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数学真好玩 [:1701019767]
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数学真好玩 为什么富士山给人以美的享受？
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指数函数会“爆炸”吗？
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“黄金比例”和“白银比例”都是人类觉得美和协调的比例。黄金比例是1：约1.6。比如，国旗和名片的横竖都是这个比例。而白银比例是1：2（约1.4），A版和B版复印纸横竖都是这个比例。
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有时翻看富士山的写真集，我的目光就会被钉在某张照片上无法移开。因为富士山和倒映在湖面的倒过来的富士山，上下左右都完美地对称着。那山脊的弧线似乎在对我深情地倾诉——
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仔细观察，就会觉得那弧线似乎跟指数函数“y=ex”的图像有一部分是重合的。
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指数函数可以用来说明各种各样的自然现象。其图像特征是从与x轴无限接近平行的状态开始，之后发生急剧变化，最后无限接近与x轴垂直的形状。