吳秦將這些問題一一化解。他不是告訴秦小瑜具體怎么去解答某個問題，而是引導他如何去自己解決這些問題。在授之以魚還是漁的問題上，吳秦第一次全心全力地幫助一個人。照他的估計，小瑜將有能力在兩年之內變成一個能夠設計大型架構的程序工程師。

    　　除了大將之才，吳秦更需要專才，他決定試一試秦小瑜在人工智能編程方面的才能。

    　　以前編過一個車間調度管理系統，核心的調度方案最優選擇涉及到遺傳算法。吳秦開始給秦小瑜講解遺傳算法的具體應用。

    　　雖然吳秦講解得非常的清晰和條理，小瑜的帥氣的臉還是因為強烈的思維沖擊而變形，看得一旁的姐姐有點兒心疼。

    　　遺傳算法(geicalgorithm,ga)是近幾年發展起來的一種嶄新的全局優化算法，它借用了生物遺傳學的觀點，通過自然選擇、遺傳、變異等作用機制，實現各個個體的適應性的提高。這一點體現了自然界中”物競天擇、適者生存”進化過程。1962年holland教授首次提出了ga算法的思想，從而吸引了大批的研究者，迅速推廣到優化、搜索、機器學習等方面，并奠定了堅實的理論基礎。

    　　吳秦似乎意猶未盡，繼續講模擬退火算法。

    　　模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據metropolis準則，粒子在溫度t時趨于平衡的概率為e-Δe/(kt)，其中e為溫度t時的內能，Δe為其改變量，k為boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能e模擬為目標函數值f，溫度t演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。www.book56.com

    　　吳秦用這些原理以具體的案例來指導秦小瑜掌握這些人工智能算法。

    　　秦小瑜雖然學得很苦，可是也很興奮，因為這些以前只在書本上理論出現的知識，到了吳秦的嘴里，卻可以非常清晰和真實，讓秦小瑜覺得以前那些老師都是騙子，自己根本就沒有掌握這門知識，卻偏偏一副為人師表的虛偽像。

    　　從秦小瑜提出的問題來看，他欣然地發現秦小瑜非常有這方面的天份，既有大將之材，又能領悟艱深的知識，不容易啊。

    　　最后吳秦還想將模擬退火算法和遺傳算法結合起來，形成一種新的互補的算法。可以有效地精確控制收斂和迭代。

    　　才講了沒兩句，秦小瑜苦著臉道：“師父饒了我吧，我不行了，再下去我的腦袋就要爆炸了！”

    　　吳秦哈哈笑，差點把秦小瑜當成了范輕舟和劉云，跟他們討論這些的時候，他們從來都是奉陪到底，有好幾次，幾個人一連討論十幾個小時。

    　　不知不覺已經是凌晨一點多了。

    　　走到廳里，發現小喬已經在沙發上睡著了。

    　　吳秦把她抱起來，往以前的臥室里去。