O8 启发式与进化优化 / Heuristics and Evolutionary Optimization

合成数值教学例；不是对应论文的数据或结果复现。

1. 布局就是候选解
六块地中固定选择三块作为绿地，每个布局都必须满足这个数量约束。
例子用不同地块的合成降温贡献，计算每个布局的剩余热分数。

2. 评价并保留较好布局
对初始种群逐一算分，分数越低越好，保留较好的候选。
这里的评分是明确写出的教学函数，不是实际热环境模拟。

3. 用变异生成新候选
交换一块绿地与一块非绿地，可以生成新布局，并保持绿地数量为三。
新布局重新计算分数，不能只因为变化了就说它更优。

4. 记录每代最优值
采用保留最优个体的规则，历史最好分数不会因新一代变差而丢失。
曲线记录本次固定随机种子的实际计算，不是预先画好的收敛曲线。

5. 收敛不等于全局证明
这个小例子只有二十种布局，可以枚举核对最优值。
一般大型问题无法这样穷举，启发式应报告多次运行和可行性，不能承诺全局最优。

方法概述来源：作者28种方法草案。方法与应用参考文献见对应方法页。