生物启发算法：从大自然偷来的AI优化破局思路
从大自然偷来的解题思路，不是什么玄学
说白了，生物启发算法哪里是什么高大上的新发明，就是把大自然亿万年演化出来的生存策略，直接拿来用在我们的工程问题上。蚂蚁找食物会留信息素，浓的信息素说明路径短，大家都往那边走，慢慢就找出最优路径了，这不就是现成的路径优化思路？物竞天择适者生存，不好的解被淘汰，好的解交叉变异，一代代迭代下去就能拿到越来越好的结果，这不就是遗传算法的核心？
碰到NP难问题，传统优化算法要么算到天荒地老出不来结果，要么一不小心就陷进局部最优死活出不来，生物启发算法随便跑跑就能给你一个能用的近似最优解，香不香？
蚁群算法蚂蚁觅食路径优化示意图
之前刷到过一个实验，科学家把黏菌放在东京地铁的地图上，食物放在各个车站的位置，结果没几天黏菌自己就长出了和东京地铁几乎一模一样的路网结构，效率比人类设计师做的还高。你说神不神？大自然才是顶级设计师，我们不过是抄作业的而已。
说实话，我之前也觉得这玩意儿有点玄学，不就是随机搜索碰运气吗？用多了才发现，人家的随机是有方向的随机，不是瞎蒙，演化了这么久的规则，能有错吗？
现在工业界都在拿生物启发算法做什么？
别以为生物启发算法都是实验室里骗经费的老东西，现在工业界玩得花着呢。
大模型火成这样，谁能想到生物启发算法现在成了大模型落地的秘密武器？上个月刷到华为诺亚实验室的预印本，用改进的遗传算法做LLaMA-7B的剪枝，剪完之后精度掉的比传统剪枝方法少一半，模型体积直接砍了三分之二，轻松就能跑在手机这种端侧设备上。
还有光伏电站的面板排布，这个真的很多人想不到。不同纬度不同地形，树荫遮挡角度每天都变，怎么排布面板才能让年发电量最大？以前都是老工程师凭经验画，现在用粒子群算法跑几个小时，出来的方案就能比经验排布发电量多3%到5%，一个十万千瓦的电站，一年多赚几十万不成问题，这都是真金白银。
自动驾驶的城市NOA动态避障，很多方案底层都嵌了改进的蚁群算法，碰到突然窜出来的行人或者电动车，比传统A星算法反应快近20%，别小看这几十毫秒，关键时刻就是能避免事故。
生物启发算法大模型剪枝流程示意图
不过话说回来，生物启发算法也不是完美的。参数调起来真的要命，蚁群算法的信息素挥发系数不对，分分钟给你收敛到一个烂解，我之前调这个调的掉头发，连续一周每天试0.1到0.9的不同系数，说起来都是泪。
还有人吐槽它理论证明不完美，没法保证一定得到全局最优。可话说回来，工业界要的是能用的好结果，不是数学上100%完美的证明，你传统算法能保证全局最优，但是算十个小时出结果，我生物启发算法十分钟出一个差1%的结果，你说工厂会选哪个？
生物启发算法的下一个风口在哪里？
生物启发算法的下一个风口在哪里？
现在人人都在说大模型替代一切，可生物启发算法反而越来越火，核心原因就是它有一个传统深度学习优化比不了的优势：不需要梯度。
反向传播求梯度是深度学习的核心，可碰到不可导的目标函数，或者约束条件特别复杂的场景，反向传播直接歇菜。生物启发算法不管你这些，只要能算出当前解的目标分数，它就能迭代优化，这个兼容性真的太强了。
现在很多多目标优化的工业场景，比如机器人关节运动规划，要同时满足速度快、耗能少、磨损小，好几个目标互相矛盾，生物启发算法一次就能输出一堆帕累托解，工程师根据实际需求挑就行，比传统方法方便太多。
最近还有个特别有意思的方向，就是大模型加生物启发算法，用大模型帮生物启发算法调参选结构。上个月刚看到一篇论文，让GPT-4分析具体场景的需求，自动选算法、设初始参数，调出来的结果比人类专家调的还好，速度快了快十倍，这组合拳真的打蒙我了。
还有合成生物学领域，现在很多创业公司找新的蛋白质结构，用生物启发算法模拟自然演化，比传统的分子模拟快好几倍，成本也低了一大截，不少进入临床阶段的项目都在用这个思路。
说实话，我们从大自然偷来的东西真的太少了。蚂蚁鸟儿黏菌我们用了，那植物根系的向水生长呢？蜂群的分工策略呢？甚至珊瑚虫的群体造礁呢？哪一个不能提炼出新的启发规则？前年就有学者模仿植物根系生长做了个新的优化算法，用来解决电网调度问题，效果比成熟的蚁群算法还好10%左右，真的开眼界。
很多搞算法的人，天天盯着数学上完美的模型，钻在公式里出不来，转过头看看楼下的蚂蚁搬家，路边的树往阳光那边长，答案其实早就写在大自然里了。 如果你现在正卡在某个优化问题上半个月出不来，不如找个合适的生物启发算法试试。说不定，惊喜就在那儿。