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[127]“进化计算”：对进化计算的早期研究史，参见Fogel, D.B.，Evolutionary Computation：The Fossil Record.New York：Wiley—IEEE Press，1998。
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[128]“这就是遗传算法的由来”：霍兰德，引自Williams, S.Unnatural selection.Technology Review，2005年3月2日。
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[129]“飞行器的部分自动化设计”：Hammond, W.E.Design Methodologies for Space Transportation Systems，2001，Reston, VA：American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc.，p.548。
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[130]“分析卫星图像”：参见，Harvey, N.R.，Theiler, J.，Brumby, S.P.，Perkins, S.Szymanski, J.J.，Bloch, J.J.，Porter, R.B.，Galassi, M.，&Young, A.C.Comparison of GENIE and conventional supervised classifiers for mulitspectral image feature extraction.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，40，2002，pp.393—404.
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[131]“自动化生产线的调度”：Begley, S.Software au naturel.Newsweek，1995年5月8日。
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[132]“设计计算机芯片”：同上。
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[133]“生成逼真的动画马匹”：参见Morton, O.，Attack of the stuntbots.Wired，2004年12月1日
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[134]“生成逼真的演员替身动画特效”：“Virtual Stuntmen Debut in Hollywood EpicTroy”新闻稿，Natural Motion Ltd（http：//www.naturalmotion.com/files/nm_troy.pdf）。
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[135]“发现新药”：参见，Felton, M.J.，Survival of the fittest in drug design.Modern Drug Discovery，3（9），2000，pp.49—50。
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[136]“识别交易欺诈”：Bolton, R.J.&Hand, D.J.，Statistical fraud detection：A review.Statistical Science，17（3），2002，pp.235—255。
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[137]“分析信用卡数据”：Holtham, C.，Fear and opportunity.Information Age，2007年7月11日。
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[138]“预测金融市场”：参见，Williams, F.，Artificial intelligence has a small but loyal following.Pensions and Investments，2001年5月14日。
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[139]“优化证券投资组合”：Coale, K.，Darwin in a box.Wired，1997年6月14日。
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[140]“互动式遗传算法创造的艺术作品”：参见http：//www.karlsims.com。
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[141]“一个更详细的简单例子”：这个例子是受MIT人工智能实验室的一个项目的启发，那个项目中一个名为“希尔伯特”的机器人在走廊和办公室四处收集空易拉罐，并将它们送到垃圾箱。参见Connell, J.H.，Minimalist Mobile Robotics：A Colony-Style Architecture for an Artificial Creature.San Diego：Academic Press，1990。
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[142]“这样就有243种可能情形”：有5个格子，每个格子中的可能情况有3种，这样就有3×3×3×3×3=243种可能情形。
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[143]“进化算法是探索设计死角的伟大工具”：Jason Lohn，引自Williams, S.，Unnatural selection.Technology Review，2005年3月2日。
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[144]“计算机科学的真义”：引自Lewin, R.，Complexity：Life at the Edge of Chaos.New York：Macmillan，1992，p.48。
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[145]“《科学》杂志不久前出版了一篇文章”：Shouse, B.，Getting the behavior of social insects to compute.Science，295（5564），2002，2357。
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[146]“‘大脑是计算机吗？’”：Churchland, P.S.，Koch, C.，&Sejnowski, T.J.，What is computational neuroscience?收录在E.L.Schwartz（编辑），Computational Neuroscience.Cambridge, MA：MIT Press，1994，pp.46—55。
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[147]“答案是‘2的512次幂’（2 512 ）”：这一章后面会讲到，要定义一条规则，你必须说明，对于邻域内灯泡的所有可能状态组合，中心位置的灯泡下一步的状态是什么。邻域包括周围8个灯泡和中间的灯泡本身，每个灯泡的状态都可以是开或关，因此可能的状态组合的数量为2 9 =512。而对每种状态组合，都可以用“开”或“关”作为中间灯泡下一步的状态，因此对全部512种组合可能给出的规则配置数量就为2 512 ≈1.3×10 154 。
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[148]“生命游戏”：这里介绍的许多内容可以参考以下文献：Berlekamp, E.，Conway, J.H.，&Guy, R.，Winning Ways for Your Mathematical Plays，Volume 2.San Diego：Academic Press，1982；Poundstone, W.，The Recursive Universe.William Morrow，1984；以及数以千计关于人工生命的网站。
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[149]“康威还给出了生命游戏模拟通用计算机的证明框架”：Berlekamp, E.，Conway, J.H.，&Guy, R.，Winning Ways for Your Mathematical Plays，Volume 2.San Diego：Academic Press，1982。
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[150]“后来由其他人细化”：例如，参见Rendell, P.，Turing universality of the game of Life。收录在A.Adamatzky（编辑），Collision-Based Computing，pp.513—539.London：Springer-Verlag，2001。
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[151]“注释中介绍了如何将二进制数转换为十进制数”：十进制（基为10）数的每一位对应一个10的幂，例如：235=2×10 2 +3×10 1 +5×10 0 （其中10 0 =1）。基为2时，每一位对应的则是2的幂。例如235表示成基为2的数就是11101011：11101011=1×2 7 +1×2 6 +1×2 5 +0×2 4 +1×2 3 +0×2 2 +1×2 1 +1×2 0 =235
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