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将我的策略记为M, GA生成的策略记为G。下面是这两个策略的基因组。
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M：6563536562523532526563536561513531512523532521513 53151656353656252353252656353656050353050252353252050 3530501513531512523532521513531510503530502523532520503 5305065635356252353252656353656151353151252353252151353 151656353656252353252656353454
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G：254355153256235251056355461151336154151034156110550 1500520302562561322523503251120523330540552312550513361 541506652641502665060122644536056315202564310543546324 0435033415325025325135235204515013015621343625235322313 5051260513356201524514343432
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仅仅从策略的基因组看不出其中的运作。我们可以知道其中一些基因的意义，例如当前位置有罐子的情形，对第2种情形（“空空空空罐”），两个策略的动作都是5（清扫罐子）。M对这种情形总是动作5，但G并不总是这样。例如下面这种情形：
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动作就是3（往西移动），罗比在这种情形下不会捡罐子。这不太好，不过G总体上还是比M好。
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关键之处不在于单个的基因，而在于各个基因之间的相互作用，就像真正的基因一样。而且同真正的基因一样，很难确定各种相互作用是如何影响整体上的行为或适应度。
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相较于观察一个策略的基因，观察其具体的行为——也就是它们的表型——会更有意义。我编了一个程序来演示罗比在采用某个给定策略时的行动，然后对罗比在采用策略M和策略G时的行为进行观察。我发现这两个策略在许多情形中的行为类似，但策略G有两个小技巧，让它比策略M表现得更好。
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首先来看看当前位置和四周都没有罐子的情形。如果罗比采用策略M，它就会随机选择一个方向移动。但如果它采用的是策略G，它就会往东移动，直到遇到墙为止。然后它会往北移动，就这样逆时针围着格子边缘移动，直到发现罐子。图9.4可以看到罗比的轨迹（虚线）。
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这种围着绕圈的策略不仅让罗比不会撞墙（如果用策略M，随机移动时有可能会撞墙），而且搜索罐子的效率也比随机移动要高。
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▲图9.4 罗比在一个有罐子的场地中。图中虚线是它在仿真时的移动轨迹，上图采用策略M，下图采用策略G
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另外，遗传算法通过策略G还发现了一个巧妙的技巧，它在一些特定的情形中不会去捡当前格子中的罐子。
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例如图9.5（a）给出了一种情形。在这种情形下，如果罗比采用策略M，它会捡起当前格子里的罐子，向西移动，然后捡起新的格子里的罐子[图9.5（b）—图9.5（d）]。由于罗比只能看见相邻格子的情形，因此当前它看不到余下的一堆罐子。它只能随机移动，直到碰巧遇到余下的罐子。
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再看看策略G在同样情形中的表现（图9.6）。罗比没有去捡当前位置上的罐子，而且是直接向西移动[图9.6（b）]。然后它捡起了一堆罐子中最西边的罐子[图9.6（c）]。前面没有捡的罐子现在成了路标，罗比根据这个可以“记住”返回去有罐子。接下来它就会把这一堆罐子都捡起来[图9.6（d）—图9.6（k）]。
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我知道我的策略不完美，但也没想到会有这种办法。进化可能聪明得多，GA经常会让我们感到意外。
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遗传学家经常用“敲除突变（knockout mutations）”的办法来验证关于基因功能的理论，其实就是用遗传工程的方法阻止所研究的基因转录，再看对机体会有何影响。这里我也可以用这种方法。我将策略G中与这个技巧对应的基因敲掉：将所有与“当前格子中有罐子的”情形相对应的基因都换成“清扫罐子”。这会使得策略G的平均分从最初的483降到443，因此证明了我在前面的猜测，策略G之所以成功，部分就是因为这个技巧。
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▲图9.5 罗比在一堆罐子中，使用策略M移动的四步
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▲图9.6 罗比在同样的一堆罐子中，用策略G走的11步
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