是否有存在的價值？

進化論所提出來機制，被做計算機的人借鑒去，做成了一種叫遺傳演算法的東西，專門用來找一些很複雜的（多元，不單調甚至不連續）的函數的最大值。通過研究這種演算法的特徵，其實可以理解生物作為一個群體為啥要長期保留一些弱者。

遺傳演算法的機制很簡單：隨機生成一些初始解，然後衡量一下他們有多『強』。把最強的一半拿出來，讓他們進行隨機混合（即交配），產生新的一代解（子女）。在新一代的解里再去掉一半的弱者（淘汰），如此反覆重複。這種演算法相當強大，可以拿來優化一些相當複雜的函數，甚至可以寫詩。

寫過遺傳演算法的都知道，有種進化法則叫精英主義，即在每一代的解中選出最優秀的一部分，將他們認定為精英。精英有特權，他們的基因可以直接流傳到下一代。不需要交配，更不會變異。這種方法可以極大加快解的收斂速度（你可以理解為提升群體的基因質量），但如果使用過頭（即讓精英佔比過多），最後解出來的解極有可能不是全局最優解。因此每一代進化時，不但精英佔比不能過高，還要強行拉一群強者出去變異。哪怕一部分最後變成了弱者，經過多代進化後群體的質量反而提升了。原因很簡單：基因多樣性增加了。

要知道，基因變化和其攜帶者的強弱關係不是單調的。用不斷增加強者的基因佔比這種『爬山』式的貪婪優化方法，最後進化出來的不一定是強的。因為這種解法能保證你登上一個山頂，但最強的基因卻可能在隔壁山。兩山間隔著一個山谷，而弱者極有可能就是這些山谷的探索先鋒。太嚴格的淘汰弱者，會極大的限制住整個群體的基因的進化空間。

更要考慮的是，遺傳演算法中，目標函數還不會變。大自然里生物生存的環境隨時在變化，今天的最優解到了明天可能就是個爛解。恐龍當年仗著巨大的體積稱霸自然界。結果地球被隕石撞了以後大家都開始比能量使用效率，這時之前被欺負的小型動物反而佔了優勢。在這變化多端的環境下況下，如果隨意把弱者滅了，那麼等於是犧牲了自己的環境適應能力，整個群體離絕種也就不遠了。

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