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虽然遗传算法一直主要用来探寻最优化问题，其中适应性（或“支付”（payoff））已被很好地界定，但它也可以用于其他情形，正如神经网可以用于两种情形一样。神经网和遗传算法两者都可给出以计算机为基础的复杂适应系统，它可以在没有人设计的情形下改变策略。人们自然会问，这两类技术是不是有任何特别之处？它们似乎与大脑和生物进化功能有些不太明确的相似之处。我们能不能发明另一类系统，其基础类似于哺乳动物的免疫系统？是不是在事实上有许多明确界定的以计算机为基础的复杂适应系统，其中包括那些已知的或假想的和许多其他的系统？我们能用实用的术语来描述这么多种的系统，以便让潜在的用户能通过各种可能的以计算机为基础的系统，发现适合于他或她的问题的系统？这些问题是研究以计算机为基础的复杂适应系统的学者们极力试图回答的问题之一。复杂适应系统的模拟
与复杂适应系统有关的计算机决不仅仅用来改进各种解决问题的硬件或软件，它的另一些广泛的应用是模拟复杂适应系统的行为。这些模拟的最令人惊讶的特性，是由一些简单的规则产生复杂的行为。这些规则意味着一般的规律性，但在个别案例实施的结果中，却呈现出另外一些特殊的规律性。这种情形有些类似整个宇宙，它由一些简单的规则支配，却允许无限多的剧情出现，每一种剧情都呈现出它自身的规律性，特别是在一给定的空间和时期。于是，随着时间的逝去，出现了越来越复杂的形式。
设计一种易于操纵的模拟的窍门是删掉一些规则，使规则显得更加简单；但在删减过程中要留下那些最令人感兴趣的突然出现的行为（emergentbehavier）。模拟设计者因此必须知道许多有关以下的情形，即按规则的变化却会有产生极不相同剧情行为的功效。有些设计者，例如密执安大学政治学的科学家罗伯特·艾克色诺德（Robert Axelrod）发现了一种敏锐的直觉，它可以帮助设计者们去猜想如何简化规则，但又不至于泼洗澡水时把小孩也泼出去了。显然，这种直觉的获得部分是基于先验的推论，部分是基于经验，这种经验的获得是由于经常摆弄规则并观察在规则修改后使特定的计算机运行发生什么改变。但是，简单模拟的设计带来许多有趣的结果，这更多的是在艺术方面而不在科学方面。
那么，这些规则的研究和研究的结果能够使模拟更科学化吗？除了对什么样的规则导致什么样的行为的鼓舞人心的经验猜测进行详细描述以外，还需要附加的经验。然后，对精确的定理作一些可能的推测，最后，这些定理中的一部分可能被证实，证实的人估计是数学家。
在上述情形下，一种科学的规则和结果可能会出现，在这过程中计算机运行发挥了实验的功能，而推测与证实定理则组成了理论的实体。事实上，随着迅速和功能更强的计算机的出现，越来越简单的模拟正在越来越多的课题上得到应用。对未来科学所必需的原始资料，已正在积累之中。最后，至关紧要的是模拟与它们模仿的真实世界之间的关系。模拟真能为真实情形提供有价值的直觉吗？它们关于真实情形的推测能为观测所证实？它们能够揭示以前没想到过的可能行为吗？它们能对已知现象指出新的可能的解释吗？
在大多数场合，模拟还仍然太不成熟，无法确切回答上述一些问题。尽管如此，令人惊奇的是在某些情形下，一些非常简单的规则可以洞察真实世界的一个复杂适应系统的运作。一种生物进化的模拟一个杰出的、现在非常著名的例子是TIERRA 程序，它是由德拉威尔大学（University ofDeL aware）和圣菲研究所的托玛斯·雷（Thomas Ray）制定的。他是一位生态学家，工作在哥斯达黎加低地雨林一个称为拉塞尔瓦（LaSelva）的生物研究站。生态学研究之所以吸引了他，是因为他想研究进化。不幸的是，在人的一生中看不到什么生物进化在发生，因此他发现他的工作在遭受挫折。他决定在计算机上模拟进化。
他打算分阶段制订一个合适的程序，开始是一个高度简化的程序，然后逐渐加入更多的特征，如中断平衡或寄生现象的存在等等。他告诫自己，要细心地用“机器语言”（machinelanguage）制订一个程序，他后来制订出一个功能单一的、非常简单的程序，并作了调试。这个最初的程序就是TIERRA，后来这个程序被逐渐改善，现在它的功能已异乎寻常地齐全。这个程序在反复运行的过程中，找出每次运行出现的问题，这使得整个程序被占满了。而且，有许多特征原是他准备以后加进去的（如中断平衡和普遍的寄生现象），现在却由TIERRA 自身显示出来。
TIERRA 利用“数字结构”（digital organisms），这种结构是机器指令为争得计算机记忆的空间和中央处理机①的时间而得到的结果。由TIERRA 给出的复杂适应系统的共同性，在某种意义上是退化的，因为每一种数字结构的基因型和表型都表现了相同的客体，即指令的序列。这种序列经受着某种突变，也受真实世界选择压力的作用。不过，当考虑到系统时，把两种功能分开是一种好的想法（如瓦尔特·冯塔纳所强调的那样），即使这二者被同一实体完成，也仍然以分离开为好。（按照地球上生命起源的某些理论，这种过程的早期阶段也有相同的退化特性，其中核糖核酸（RNA）扮演了基因型和表型两种角色。）
突变有两种方法引入。第一，信息量比特不时地在整个结构的任何地方随机（从0 到1 或相反）交换（非常像真实的结构受到宇宙射线的影响）。其交换比率大约是1 个比特，交换时有1 万个指令被执行。第二，在数字结构重复的过程中，比特在复制品中随机地交换。这时的比率要高一些，大约为1 个比特的交换时有两千个指令被复制。这是平均比率，错误被不规则地调节得足以避免周期效应。
在生物中死亡的重要性没有被TIERRA 的设计所忽略。记忆空间被严格限制，在缺乏死亡的情形下，自重复的创造物就会立即把它填满。因此“收割者”（reaper）将会按照结构的年龄以及在执行某些指令时犯的错误，根据一定的规则消灭掉这些结构。
托玛斯·雷设计了一个有80 个指令的自重复序列，它常常被当作TIERRA 的前身——初始数据结构——在任何运作中使用。当他第一次让这系统运转时，他原以为会出现一种长周期的故障和故障检修。但并没出现他预料的情形，相反，有趣的结果立即出现，许多结果对真实的生物进化颇有启发性，并且从此以后这种启示越来越有价值，并广为应用。经过一个长期进化后，出现了令人极感兴趣的改进，出现了一种对原型改进了的复制程序。它只有36 个指令而不是80 个，而且还可以用它完成更复杂的计算。当托玛斯把这种压缩技巧表演给一位计算机科学家时，他被告知这是一种称为“展开环路”（unrolling the loop）的已知技术的一个例子。在TIERRA 里，进化曾指出如何展开这个环路。托玛斯写道：“这种优化技术是人类发明的一种非常聪明的技术。但它用一种混合型而非功能型来实现，因而没有人使用（除非中毒十分严重）。”那么，这种不同于80 个指令的结构是怎样兴起的呢？突变不可能直接地产生这种结构。开始，这系统只包含原型和它的有80 个指令的下一代。（下一代倍增到记忆接近填满；这时收割者开始工作。变化的结构总数继续占据大部分记忆。）最后，突变出现了，以一种特别的方式改变了一个有80 个指令结构的表型：当结构审查自己以决定它的规模，使它能将这种规模传给它的下一代时，答案出现错误，一个新的规模传给了下一代。这样，结构的总数就会包括许多不同规模的结构。如果一开始试图用这种方式模拟生物进化就产生这样多的洞见，那一定会有大量的领域等待我们去探索。模拟如何进化的新方式运转了大量时间以后，产生了现在储存在结构里的信息，而且遍及世界的天然群体，可能不仅有助于了解现存的多样性，而且还可以更好地保护这种多样性。讲授进化的