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2018年诺贝尔化学奖授予弗朗西斯·阿诺德（Frances Arnold），强调了工程学的显着趋势：现在是可行的，甚至是必不可少的，即使用自动化的甲基元素来增强人类的设计和创造力。 今天的设计的规模和复杂性增加了，以至于人类无法再理解设计空间或考虑所有合理的能力。 突破这种设计障碍是在许多工程领域中削减的重要挑战。 Arnold使用定向进化来设计具有改进和新功能的酶。 定向演化通过随机突变产生变化，并根据指定的设计目标选择变化并扩增变化（例如，催化有用的反应）。 人类专家定义了问题，并且自动化的进化执行搜索，通常会找到比人类专家设计的更好的解决方案。 进化计算（EC）旨在在计算框架中利用这一过程。 ec与诸如深度学习之类的机器学习方法明显不同，这些方法学习了正确答案的现象的预测模型。 相比之下，EC通过迭代地应用突变，重组和选择对数字个体的种群创建新的解决方案（图 1）。 这些方法（遗传编程4和进化策略5）已被应用于需要工程和科学创造力6 - 9的各种问题。 除了这些实际应用之外，EC拥有2018年诺贝尔化学奖授予弗朗西斯·阿诺德（Frances Arnold），强调了工程学的显着趋势：现在是可行的，甚至是必不可少的，即使用自动化的甲基元素来增强人类的设计和创造力。今天的设计的规模和复杂性增加了，以至于人类无法再理解设计空间或考虑所有合理的能力。突破这种设计障碍是在许多工程领域中削减的重要挑战。Arnold使用定向进化来设计具有改进和新功能的酶。定向演化通过随机突变产生变化，并根据指定的设计目标选择变化并扩增变化（例如，催化有用的反应）。人类专家定义了问题，并且自动化的进化执行搜索，通常会找到比人类专家设计的更好的解决方案。进化计算（EC）旨在在计算框架中利用这一过程。ec与诸如深度学习之类的机器学习方法明显不同，这些方法学习了正确答案的现象的预测模型。相比之下，EC通过迭代地应用突变，重组和选择对数字个体的种群创建新的解决方案（图1）。这些方法（遗传编程4和进化策略5）已被应用于需要工程和科学创造力6 - 9的各种问题。除了这些实际应用之外，EC拥有鉴于最近已获得的计算能力和数据（超过二十年前的数百万次）现在是实用的，可以模拟现实世界中的程序并进化与它们交互的工程系统的解决方案。示例包括：为农业的模拟和设计增长食谱，违反直觉但表现优于人类10，设计了改进的疾病和伤害的治疗方法11、12，造成机器人和车辆的造成的机器人和车辆，其中人为设计的控制效率不得，效率不足14，并为机器和化学工艺创造了改进的设计。
进化计算的生物学观点
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