遗传和进化伴随着生命的诞生而出现，达尔文在《物种起源》中提出“物竞天择，适者生存”的自然选择学说，已广为传播并被广泛接受。这一学说阐述了生物进化的基本原理，也影响了多个领域，如人工智能。

       生物的遗传与进化

       从生物学的角度来解释，就是任何生物在繁殖下一代时，都会出现遗传变异，如果这种变异有利于生物的生存繁衍，那么它就会通过环境的筛选保存下来，而一旦这种变异不利于生物的生存繁衍，那么它将随宿主一同被淘汰。举个例子，如荒漠上的甲虫，有黑色、白色、褐色等各种颜色的外壳，由于沙漠上天敌少而无忧无虑地生活，然而当以甲虫为食的蜥蜴到来，对其大肆掠食后，甲虫群体最终会选择剩下外壳颜色和沙漠较近的褐色和黄色，其他颜色外壳的基因被淘汰。

       遗传进化算法在暖通空调智控的研究与应用

       遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法，通过模拟自然界的进化过程来寻找最优解。在暖通空调智能控制中，遗传算法可用于优化控制参数、提高系统性能、实现节能降耗等。

       1 建立遗传进化过程所需的知识库分布表

       基于冷机的温度、流量、压力、电力信息等运行过程参数，通过对检测数据进行再加工与分析，定期对冷机能效、负荷率、两器温差进行计算和统计，并记录形成“两器温差-负荷率-能效”数据序列；通过对上千组历史数据序列进行处理，最终形成 “两器温差-负荷率-能效”知识库分布表。

       2算法自我修正

       采用基于概率模型的统计算法——最大似然估计算法，用于降低系统运行过程中系统的误差；采用温度自动优化算法降低采样过程的测量误差；采用归一化算法对主机能效分布表进行统一处理，保障能效分布表的统计精度。

       3遗传进化算法调控

       以父本数据“当前制冷系统能效、当前逼近温差、当前冷幅”为基础，对基于父本遗传的子本数据进行理论分析，遍历子本数据中能耗低的控制参数作为下一周期的控制目标值，通过对上述过程重复不断的进行迭代进化，从而实现整个制冷系统的自动优化。

       基因组变异、环境适应、孤立隔离和遗传漂变都是物种起源的关键因素；进化的速度、方向和趋同则描述了物种的演化历程。未来，系统自发的、自我导向的进化可能带来前所未有的变革。