的解决方案将会保留下来，并通过模拟有性繁殖的方式进行复制。
在有性繁殖中，被创建的后代解决方案聚合了父母双方的遗传密码，编码解决方案。人们也会引入一定比例的基因突变，这一过程中包含各种各样的高层次参数，如突变率、繁殖率等。
这些参数都被形象地称作“上帝的参数”，设计进化算法的工程师工作就是将参数设置为最优值。这一过程将在模拟的进化中运行数千代，该过程最后得到的解决方案的秩序，将明显地高于过程初始的解决方案，当初的那个银行家就是靠着这样的方式制造出来的。
进化有时称作遗传算法的结果将为复杂问题提供优雅、美丽并且智能的解决方法。人们已经开始利用进化算法进行艺术创作、设计人工生命模式，还用来完成一系列的实际任务，如设计喷气式飞机的引擎。
基因算法属于狭义的人工智能方法，创造能够执行具体任务的系统也需要应用人类智能。
但是有些问题还是没有解决。尽管遗传算法对于解决某些特定问题是有效的工具，但是它们还是无法达到强人工智能的水平，强人工智能具有人类智能的特征，在模式识别和指令语言方面具有超凡的能力。
难道是我们运行遗传算法的时间长度不够吗？毕竟人类进化经历了数10亿年的时间。或许人类不能仅仅利用几天或者几周的时间，来用计算机模拟这个进化过程。但事实上即便用很久的时间去模拟这个过程也是行不通的，有些事情已经在发生了，但是人类似乎仍然慢了一步。
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