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最早由图灵提出的，在1970年形成的新的破解复杂问题的方法论，解决了在寻找一个复杂问题的解时，可以通过演化的数值分析，即演化算法，也就是利用处理器模拟演化的过程来求得的，尽管这个解找出来不一定是最优解。虽然我们仍然没法证明它是不是最优解，但对于一个复杂的任务来说，演化算法是一个另辟蹊径的解决办法。因为如果我们使用穷举法去算，计算量对任何时代的计算机都是无力应付的。
演化算法的巧妙与务实在于，它不求了解整个事情的全貌，而是采取自下而上的方式，以极高的效率去淘汰错误的选项，那最后剩下来的，就是我们要的，就是解了。
演化，是非常重要的一种科学思维习惯，甚至可以说，这本质上就是一种价值观。它尊重个体的自然生长跟淘汰，在一定的框架内经历了自由竞争之后，优秀的个体应该具有什么特征，就会自然而然摆在你的面前。而这个特征你往往用正常的思维是无法理解的。
演化算法给我们的启示是，宇宙如此之大，我们对此的了解是少之又少。所以现代科学采取的就是自下而上的方式，一代代人的试错、迭代，站在巨人的肩膀上，不断有新理论的提出，旧理论的革新，以极高的效率淘汰错误的理论，虽然最后得出的答案或许不是最优的，但是对于指导我们当下的生活，科研乃至社会管理，却是最适合的。
同时，演化算法寻找最优解也反过来说明了一个重要的问题，以人的智慧，是不可能对一个复杂的系统作出最好最优的判断的，即使再有知识、再有经验也不可能。所以，可以预见的未来是，人工智能再加上优秀的模拟算法，将至少可以在很大程度上，帮助人类建立更高效的决策系统。
