机器学习和遗传算法有什么联系？

机器学习的本质是解决一个优化问题。遗传算法属于优化算法中的不确定优化。优化可以看作是在解空间中的搜索问题。不确定性优化，它的搜索方向没有一个确定的数学表达式，而是依赖于一个随机变量。当优化收敛到局部极值时，可以跳出局部最优。在生物学中，一些基于GA算法的标记筛选方法已经流行了一段时间，但这类算法毕竟不是主流。因为对于解决生物问题来说，最重要的是结果的鲁棒性和可重复性，而这恰恰是GA的软肋。