本書內容結構

第1章“種群、計分和選擇”引入本書其余部分將要使用的概念。受大自然啟發的算法通過形成解的種群來解決問題。評分允許算法評估種群成員的有效性。

第2章“交叉和突變”介紹幾種交叉和突變的方法，種群成員可以為下一代創建潛在的更好的解。交叉允許兩個或多個潛在解結合其特征，產生下一代的解。突變讓個體可以為下一代創建其自身的稍有變化的版本。

第3章“遺傳算法”將第1章和第2章的思想組合成一個具體的算法。遺傳算法通過演化來優化定長數組，以提供更好的結果。本章將展示如何使用定長數組找到旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP）的解決方案，以及如何使用花朵的測量值來預測鳶尾花種類。

第4章“遺傳編程”展示了演化算法的解數組不一定總是固定長度的。實際上，利用這些想法，可以將計算機程序表示為樹，這些樹可以演化并生成其他程序，以更好地執行其預期任務。

第5章“物種形成”討論如何將種群劃分為一個物種。就像交叉是通過種群中兩個個體的組合來創造后代一樣，物種形成也通過相似解決方案的交配而產生后代。程序員從大自然中借用了這個概念，只有同一物種的生物才可以配對并繁殖。

第6章“粒子群優化”使用粒子組搜索最優解。計算機軟件中的這種分組本能是根據自然建模的。“牛群”“昆蟲群”“鳥群”和“魚群”等例子表明，有機體自然傾向成群出行，將成群出行作為對付捕食者的最佳解決方案。

第7章“蟻群優化”討論螞蟻的信息素追蹤如何為計算機程序員提供靈感。隨著越來越多的螞蟻跟隨其同伴留下的化學物質前進，足跡變得越來越強。計算機程序可以采用類似的技術來找到最優解。

第8章“細胞自動機”利用簡單的規則來產生非常復雜的結果和模式。創建有趣的細胞自動機的關鍵，是找到一些可以利用基于人類的遺傳算法進行演化的簡單規則。

第9章“人工生命”旨在反映出真實生命的特征，其中包含本書的一個重點項目。本章將創建一個模擬植物生長的程序。為了幫助讀者查看進度，本章將該程序劃分為3個里程碑，并提供代碼。

第10章“建模”討論數據科學如何使用受大自然啟發的算法。本章還包含了本書的第二個重點項目。本書將利用來自Kaggle教程競賽之一的數據集，向讀者展示如何創建模型來預測泰坦尼克號上的乘客是幸存還是死亡。本章也會用3個里程碑展示這個項目，以便讀者驗證進度。