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古代的算法
当你想到算法时，你可能会想到华尔街的超级计算机在一秒钟内呼啸着进行数以千计的计算和交易，或者是社交媒体公司监控你的每一次点击和评论，用广告来锁定你的目标和 极化的内容.
然而，算法的概念已经被人类以各种形式使用了数千年，如执行任务、解决问题和做出决定的指令。古代文明，如希腊人和巴比伦人，已经在他们的数学和建筑实践中使用了算法。希腊数学家欧几里德（Euclid）描述了 欧几里得算法 公元前300年，用于寻找两个数字的最大公除数。古代埃及人和希腊人使用了 "尺子和圆规 "的构造算法。巴比伦人使用了一种以60为基数进行乘法和除法的算法。
不仅仅是人类利用算法来获取利益，大自然本身也利用算法来安排和调整生态系统。
自然界中的算法实例
在很大程度上，自然界本身是通过算法来组织的。在这篇文章中，我们将向你展示自然界中算法的八个例子。
- 蚂蚁的觅食行为，它们使用一个简单的基于规则的算法来寻找和收集食物
- 鸟类的成群行为，它们使用分散的算法来保持在一起并避免碰撞
- 蜜蜂的群居智能，它们使用简单的通信协议来寻找食物并分享关于花的位置的信息。
- 进化的遗传算法，具有优势性状的生物更有可能生存和繁殖，将这些性状传给它们的后代。
- 海龟的导航，它们利用地球的磁场来确定自己的方向并返回它们的筑巢海滩。
- 归巢鸽的归巢行为，它们利用视觉地标、太阳的位置和地球磁场的组合来寻找它们的归途。
- 植物的生长模式，如 斐波那契数列 在叶子和树枝的排列中发现。
- 白蚁的群居行为，它们使用分散的算法来建造和维护它们的巢穴。
蚂蚁的觅食行为
蚂蚁以其高效的觅食行为而闻名，这是寻找和收集食物的过程。它们使用一种简单的基于规则的算法来寻找和收集食物，这种算法基于两个主要原则：正反馈和搅拌。
正反馈指的是蚂蚁在往返于食物源时留下化学痕迹，称为信息素痕迹的过程。其他蚂蚁可以沿着这条线索找到食物来源。随着越来越多的蚂蚁跟随这条线索，信息素浓度增加，使这条线索对其他蚂蚁更有吸引力。这就形成了一个正反馈的循环，越多的蚂蚁跟随足迹，足迹就越强。
Stigmergy指的是蚂蚁利用环境来传达有关食物位置的信息的过程。例如，当一只蚂蚁找到一个食物来源时，它将铺设一条信息素线索，其他蚂蚁可以跟随。当更多的蚂蚁跟随这条线索时，它们也会铺设费洛蒙，使这条线索更强，对其他蚂蚁更有吸引力。这使得蚂蚁可以在不直接交流的情况下交流有关食物位置的信息。
这两个原则的结合使蚂蚁能够以一种分散的方式有效地寻找和收集食物。在没有中央指挥或领导的情况下，蚂蚁群能够适应环境的变化，快速有效地找到食物来源。
鸟类的成群行为
鸟类的成群行为是一种经过充分研究的现象，其中鸟类在协调的群体中移动，也被称为鸟群。控制这种行为的算法是基于一套简单的规则，这些规则支配着鸟群中单个鸟类的运动。这些规则是分散的，这意味着它们是基于鸟类之间的局部互动，不需要中央控制或领导。
用于管理成群行为的三个主要规则是。
- 分离。每只鸟都试图与它最近的邻居保持一定的距离，以避免碰撞。
- 对齐。每只鸟都将自己的行进方向与最近的邻居的方向对齐。
- 凝聚力。每只鸟都向其最近的邻居的平均位置移动，形成一个有凝聚力的群体。
通过遵循这些简单的规则，鸟类能够在协调的群体中移动，保持稳定的队形，并避免碰撞。此外，这些规则使鸟群能够对环境的变化作出快速反应，如潜在的捕食者或新的食物来源。
蜜蜂的群居智能
蜜蜂利用蜂群智能（一种集体行为）来有效地搜索食物并分享有关花朵位置的信息。它们采用一种简单的通信协议，称为 "摇摆舞"，以实现这一目的。当一只蜜蜂发现一个新的食物来源时，它就会表演一个八字形的舞蹈。这种舞蹈的角度和持续时间编码了关于食物来源的方向和距离的信息。蜂巢中的其他蜜蜂可以观察到这种舞蹈，利用编码的信息，飞向食物来源。此外，蜜蜂还使用其他形式的通信，如信息素、振动和触觉通信来分享关于食物位置的信息。这种分散的方法使蜂群能够迅速适应环境的变化，并有效地找到食物来源。
进化的遗传算法
在进化过程中，具有优势性状的生物体更有可能生存和繁衍。这种从父母到后代的性状传递就是所谓的遗传算法。自然选择会随着时间的推移改变一个种群的基因构成，导致新物种的出现。这种算法有利于帮助生存和繁殖的特征被传递，而不太有利的特征被传递的可能性较小。这个过程随着时间的推移逐渐改变一个群体的基因构成，导致新物种的发展。
突变是生物体DNA的随机变化，通过向种群引入新的遗传变异，在进化的遗传算法中也发挥了作用。这些突变可以导致新性状的发展，可能对生存和繁殖有益。
进化的遗传算法是一个活跃的过程，推动了地球上生命形式的多样性和适应性。这是一个强大的算法，在几十亿年中导致了数百万物种的发展，塑造了我们星球上的生命多样性。
海龟的航行
海龟使用一种复杂的导航算法来确定自己的方向并返回到它们的筑巢海滩。该算法以地球磁场为基础，海龟能够通过其大脑中的特殊细胞来感知地球磁场。
当海龟从蛋中孵化出来时，它们利用这种磁感来确定自己在海中的方向。当它们游泳时，它们会注意到地球的磁场，并将其作为导航的参考。这使它们在游泳时能保持一个稳定的方向，并最终回到它们出生的那个筑巢海滩。
科学家认为，海龟使用一种叫做 "磁力图 "的过程，使它们能够在大脑中建立地球磁场的表示。这种地图以不同地点的磁场强度和方向为基础，使海龟能够以地球的磁场为参考进行导航。
它们还利用其他线索，如太阳的位置、波浪方向和气味来导航。
归巢鸽的归巢行为
归巢鸽利用各种算法的组合来导航，并找到它们回到自己家鸽舍的方法。这些算法包括视觉地标、太阳的位置和地球的磁场。
当归巢鸽被训练着返回自己的鸽舍时，它们会主动建立起周围地区的心理地图，注意到视觉上的地标，如道路、建筑物和其他明显的特征。它们还利用太阳的位置来确定自己的方向，并确定自己的旅行方向。
除了视觉线索之外，归巢鸽和海龟一样，也有感知地球磁场的能力。它们利用这种能力，通过探测磁场的变化来导航，并将其作为参考来保持一致的方向。
这些算法的结合使归巢鸽即使在不熟悉的地方被放飞，也能导航并找到回自己家的鸽舍的路。
植物的生长模式
植物的生长模式是由控制细胞分裂和分化的算法决定的。这些算法是基于储存在植物DNA中的遗传信息和植物收到的环境提示。
植物生长模式算法的一个例子是斐波那契数列，它存在于叶子和枝条的排列中。斐波那契数列是一个数字系列，其中每个数字是前面两个数字的总和，从0和1开始。这个序列可以在茎上的叶子和枝条的排列中观察到，每一级的枝条数量是前两级枝条数量的总和。
植物生长模式算法的另一个例子是植物轴，即叶子在茎上的排列。叶原基（发育成叶的前体细胞）的数量和它们之间的角度决定了这种模式。基因通过调节叶原基的形成和它们分化为成熟叶片的时间来控制这种算法。
植物还使用其他算法来控制它们的生长，如向光性，即它们感知光的方向并向它生长，以及向地性，即它们感知重力的方向并向它生长。
白蚁的群居行为
白蚁的群体行为是基于一种分散的算法，使它们能够建造和维护它们的巢穴。这种算法基于简单的规则，这些规则支配着单个白蚁的行为以及它们与环境的相互作用。
管理白蚁群落行为的主要规则之一是分工。蚁群中的每只白蚁都有一个特定的角色，如觅食、照顾幼仔，或建造和维护巢穴。这种分工使蚁群能够有效地运作。
管理白蚁群体行为的另一个重要规则是，像蚂蚁一样，使用信息素。白蚁使用信息素来相互交流，协调它们的活动。例如，当一只白蚁找到一个食物来源时，它会留下一个信息素痕迹，其他白蚁可以跟随。这使蚁群能够有效地搜索食物，并分享有关资源位置的信息。
此外，白蚁还使用其他形式的通信，如振动、触觉信号和化学线索来协调它们的活动。
总结自然界中的算法
不同的生物体使用各种算法来适应其环境并优化其生存。蚂蚁使用正反馈和口令，鸟类使用分离、排列和凝聚规则，蜜蜂使用 "摇摆舞 "和其他形式的交流，进化的遗传算法推动了生命形式的多样性和适应性，海龟使用地球磁场进行导航，归巢鸽使用视觉地标、太阳的位置和地球磁场，植物使用遗传信息和环境线索的组合来控制其生长模式，白蚁使用基于简单规则的分散算法来建造和维持其巢穴。所有这些例子都表明生物体是如何利用算法来适应和生存的。
