今天我们开始详细的介绍作曲是如何与基因演算法做结合

首先我们先快速复习一下基因演算法的流程：
(1) 随机乱数的给予一定数量的个体。
(2) 而这些个体彼此之间会互相交配并产生子代。
(3) 子代有机会产生些微的突变。
(4) 把所有亲代以及子代 集合起来，根据问题所划出的标准去做筛选，把不符合标准或是得分(看问题如何定义)较低的後半部份个体淘汰 (不适者淘汰)。
(5) 步骤(4) 存活下来的较好个体成为下一个世代的亲代 (适者生存)，接着回到步骤(2) 并不停的重复这些过程，直到达成预设的目标或是演化的世代 (每次2~5为一个世代) 到达设定的数目。
(6) 最後，活到最後一代的个体里面，选出最好的那一个天选之人 ，即为最後的解。

我们用关键字来简化以上的流程:
(1) 产生个体 (Individual)
(2) 交配 (Crossover)
(3) 突变 (Mutation)
(4) 评分 (Fitness Evaluation)
(5) 适者生存不适者淘汰 (Survivor Selection)
(6) 选出最强的个体成为最佳解

因此在基因演算法中，所有产生出来的子代都是由亲代彼此交配後产生，他们身上都会带着亲代遗传下来的基因并且会有机率产生突变，经过许多世代 (Generation) 之後，最强者诞生成为最佳解。

(这张既是梗图也可以当作认真说明上述文字的图....)

告诉电脑音乐的样子 (Representation)

那麽我们一样照着之前的脉络，一步一步讲解要让基因演算法如何懂得什麽是音乐以及作曲:
首先，跟任何演算法一样，我们必须先让电脑知道音乐/音符长什麽样子。

在这边我们用之前爬山法介绍的范例，把音符从中音Do开始设定为0，每往上半音就增加1。

设定个体 (Individual)

将音乐/音符转换成电脑看得懂的形式 (Representation) 後，我们开始来针对 步骤(1) 的 个体(Individual) 来做设定。
每一个个体在这边代表的就是一首完整的音乐，因此首先我们要先决定个体的长度有多长。而所有的个体必须设定成同样的长度大小，不能偏颇的让其中某些个体比较长/大。

因此我们先设定好一首歌的长度要多长来当作个体长度的依据，在这边我们一样用八个音符当作范例，当然实作要怎麽设定就看需求以及喜好，没有一定。
接下来我们要决定需要多少数量的个体，一般来说数量越多的个体，越有机会找出更好的结果，然而也会增加演算法运行的时间。我们在这边设定一次产生一百个个体，换句话说就是产生一百首八个音符的音乐。
接下来我们以乱数的方式，随机的把这一百首里面的八个音符产生出来，因此我们会得到以下形式的音乐:
个体1 : [0, 2, 0, 9, 15, 24, 16, 10]
个体2 : [6, 2, 9, 17, 17, 17, 3, 17]
个体3 : [1, 6, 14, 2, 19, 17, 20, 9]
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个体100 : [5, 0, 9, 9, 12, 23, 0, 21]

由於这系列会介绍的比较详细，如果一口气说太多相信大家都看不太下去，所以我们今天就先聊到这，明天我们再继续介绍基因演算法曲的其他设定。