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遗传算法也是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。这种启发式通常用来生成有用的解决方案来优化和搜索问题。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法在适应度函数选择不当的情况下有可能收敛于局部最优[1]  ，而不能达到全局最优。遗传算法的基本运算过程如下：a)初始化：设置进化代数计数器t

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http://www.leiphone.com/news/201612/ms2z3J1NIlPTkmQT.html一人，一车，一司机，故事还得从一次“网约黑车”的经历说起 。车到了，可疑的是，接我的司机、车的信息，与手机客户端上显示的完全不符，但为了赶紧回家，我顾不了太多便上了车，结果司机开了不到一分钟，就回头对我说：“我要取消订单了，等会儿你直接给我钱就行 ”，在我的一再拒绝

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为什么要做标准化？标准化的过程实际上就是对运维对象的识别和建模过程。形成统一的对象模型后，各方在统一的认识下展开有效协作，然后针对不同的运维对象，再抽取出它们所对应的运维场景，接下来才是运维场景的自动化实现。这有点像我们学的面向对象编程的思想，其实我们就是需要遵循这样一个思路，我们面对的就是一个个实体和逻辑运维对象。在标准化的过程中，先识别出各个运维对象，然后我们日常做的所

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