第3章 中性

在进化算法的研究领域，中性的作用已经得到了很多研究者的关注。如果从一个基因到另一个基因的变异没有改变基因的表型，那么这样的现象就称为中性。

进化计算系统的灵感来源于进化论，该理论提出通过选择过程，个体适应环境，这就是有效变异累积的结果。但是，在20世纪60年代，Kimura提出了大部分分子水平的进化变化都是随机固定中性变异的结果^[1]，换句话说，在进化过程中，变异过程对于个体的生存既不是有利的，也不是不利的。这称为分子进化的中性理论，指的就是基因的突变不改变基因的表型。

当时，由于Kimura的理论看上去与达尔文的进化论相对立，因此受到了生物学研究界的高度批评。Kimura对这一看法进行了回答，他认为中性理论没有否认自然选择在适应性进化过程中的决定性作用，但它假设了只有一分钟进化中DNA（deoxyribonucleic acid，脱氧核糖核酸）变化的部分是适应性的，而绝大多数表型不变的分子变异对物种的生存和繁殖没有显著的影响^[2]。

中性理论同时也启发了进化计算的研究人员，他们希望通过引入中性理论帮助进化过程。假设适应度地形是一个三元集合L=（X，N，f），其中X是所有可能解的集合，N：x→2^x是一个邻域函数，对于每一个解x∈X，它的邻居解的集合是N（x），f：x→是适应度函数。如果给定一组变异算子，N可以定义为N（x）={x′∈X|x′可以通过x一次变异得到}。在很多情况下，即使搜索空间S非常大，但是f只是一个有限的集合，因此会出现大量的不同解拥有相同的适应度值。这样的情况下，该地形就是中性程度高的。