生命周期适应模型

到目前为止，本教程中讨论的内容都对应于达尔文进化模型——自然选择和通过重组和突变产生的遗传变异。在自然界中，只有个体基因型中包含的信息才能传递给下一代。这就是我们到目前为止在本教程中一直遵循的方法。

然而，也存在其他生命周期适应模型——**拉马克模型**和**鲍尔德温模型**。需要注意的是，哪种模型最好是一个开放性的问题，研究人员获得的结果表明，生命周期适应的选择高度依赖于具体问题。

通常，我们将遗传算法与局部搜索混合——就像在模因算法中一样。在这种情况下，可以选择使用拉马克模型或鲍尔德温模型来决定如何处理局部搜索后生成的个体。

拉马克模型

拉马克模型基本上认为，个体在其一生中获得的性状可以遗传给后代。它以法国生物学家让-巴蒂斯特·拉马克的名字命名。

尽管自然生物学完全摒弃了拉马克主义，因为我们都知道只有基因型中的信息才能遗传。然而，从计算的角度来看，已经证明采用拉马克模型可以为某些问题带来良好的结果。

在拉马克模型中，局部搜索算子检查邻域（获得新性状），如果找到更好的染色体，它就成为后代。

鲍尔德温模型

鲍尔德温模型是一个中间思想，以詹姆斯·马克·鲍尔德温（1896年）的名字命名。在鲍尔德温模型中，染色体可以编码学习有益行为的倾向。这意味着，与拉马克模型不同，我们不会将获得的性状传递给下一代，也不会像达尔文模型那样完全忽略获得的性状。

鲍尔德温模型介于这两个极端之间，其中个体获得某些性状的倾向被编码，而不是性状本身。

在这个鲍尔德温模型中，局部搜索算子检查邻域（获得新性状），如果找到更好的染色体，它只将改进的适应度分配给染色体，而不修改染色体本身。适应度的变化表明染色体具有“获得性状”的能力，即使它没有直接传递给后代。