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发神经、爬蚂蚁、乱遗传、长树叶：兼说“算法”的历史
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计算机科学界的基本问题是什么？
当然，是世界的各个组分是否具备可计算性的根本性问题。
原来都是为了计算机这个复杂的玩意儿弄些用于计算的算法啥的，总体来说是自然界和空想理论中的可计算性问题，这几年又开始玩所谓“社会计算”，其实是拿一些社会科学中能抽取的数据来算巴算巴，并不是真的开始计算“社会”了。
说到算法，中国人又有得骄傲了，咱们小学时候经常用“整体1”这个玩意弄单开进水管和单开出水管的问题，然后列一个算式就能把同时开两个管子的事说清楚，其实这一步到位的算式深深体现了算法的深刻思想。
同样的问题，外国人玩就复杂得多，弄些X,Y啥的先按描述的形式给安排好等式，然后再考虑移项呀，加减乘除啊之类的运算来解除这个未知数来。在算法的意思上比起中国人来那差的可不是毫厘。
不过，咱们老祖宗就开始玩的“整体1”遇到复杂问题就不行了，反而是外国人的这个笨办法似乎处理更多变量等式或不等式的问题有效些。
不过，咱们老祖宗就开始玩的“整体1”遇到复杂问题就不行了，反而是外国人的这个笨办法似乎处理更多变量等式或不等式的问题有效些。
欲速则不达，中国人早就知道，可是直到今天，依然求“速”，这个追求几千年竟然是没有改变过，可谓最深的民族性了。
如果存在一个确定的公式来解决现实中或理论中的问题，那叫“解析方法求解”，可惜的是，有的问题很难求解，或因维度过高，或因数据太多，尤其是那个最优的解是很难达到的。
拿咋办？去穷尽所有的解，就不信挑不出那个最好的来。这就叫作枚举法。不过，如果空间是连续的，就有点麻烦，因为不可能真正穷尽，除非存在解析解且能用构造的方式来给出。
只能凑合一个还不错的解，交代差事拉倒，这就是“求可行解”。不过，即便求可行解，也有一个复杂性太高的问题，既然人家已经证明了NP不等于P，也就绝了大家用所谓时间消耗较少且计算规模与问题本身成比例的多项式算法找寻最优解的路子，换句话说，您求解的问题可能是得用超级计算机计算好几辈子才能完成整个过程，此时，您可能已成木乃伊多年了，咱等不起。别说双核，N+M核再立方一下都搞不定。
就得找启发式算法，于是，就得干以下的事情：
1，发神经。这里主要指的是用神经网络的计算模型。其大意是借用神经网络学习的模式，给定一些输入，知道其输出，训练这套东西，以后给一些新的输入，则应该有正确的输出。当然，训练出来也会会错意。
2，爬蚂蚁。蚁群算法，模拟蚂蚁作为一个群体的爬行和交流方式进行求解。
3，瞎遗传。把问题编码为二进制，然不同的编码们中间几个位上以一定概率向下一代进行变异或遗传。【俺们曾经在课堂上用杨老与翁帆结婚生孩子的事情进行了遗传算法过程演练，使得同学们顿时豁然开朗，一下全明白了，不过，这么精彩的故事就不在这里显摆了】
4，长树叶。模拟有些植物的生长方式进行求解，和模仿动物的寻找模式有异曲同工之处。
算法模拟的对象还可以有多种，比如退火，比如禁忌搜索，等等，差不多都是这类思想，我们也许以后会发现其他的生物世界的存在和行为方式，然后借用到算法里面来，那就是一个比较大的创新了。至少截止到目前为止，这些模拟还都是外国鬼子们提出来的，中国人的联想能力还是从人到人，而且会可劲地琢磨，而不会从植物、动物到人，我们比洋鬼子们高级很多也就体现在这里了吧。
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