約翰·亨利·霍蘭德是約翰·霍普金斯大學心理學教授，美國著名職業指導專家，著名麥克阿瑟研究獎獲得者，麥克阿瑟協會和世界經濟論壇成員，聖達菲研究所指導委員會主席之壹。
他的主要研究領域是復雜適應系統和認知過程的計算機模型。
霍蘭德於1929年出生在印第安納州，在俄亥俄州西部長大。小時候，約翰表現出強烈的求知欲。他非常擅長數學和物理。高三那年，他以僅比全州數理考試第壹名低兩分的成績獲得第三名，並獲得全額獎學金就讀麻省理工學院。從此，他開始用計算機模擬自然界的進化。“這種研究花了他二十年才取得成果，人們花了二十多年才意識到它的重要性。”霍蘭德的第壹個博士學位是計算機科學。他對基於程序的人工智能神經網絡(神經元形成網絡以產生記憶和復雜行為的想法)非常著迷，因為這種方法與他的人工生命智能的想法不謀而合。
霍蘭德成為計算機編程專家，IBM請他與壹個工程師精英團隊合作，設計公司第壹臺計算器‘701’的邏輯。為了測試‘701’，他們為它安裝了壹個神經網絡系統，並把它作為實驗室的小白鼠。“那時，我們知道使用這些模擬來測試動物的優勢。我們可以進入內部，觀察每壹個神經元，我們可以在相同的初始條件下，通過不同的訓練計劃從頭開始。”
正如霍蘭德所見，生物學和計算科學密切相關。機器可以像動物壹樣被訓練來適應周圍環境。自下而上，“從壹個虛擬的隨機狀態開始，把自然特征寫入程序。”壹本名為《自然選擇的遺傳原理》的書改變了霍蘭德的生活。在這本書裏，進化被視為引擎的自適應。“進化就像壹種學習適應環境的方式。進化是世代疊加的，而不僅僅是在某個生命周期。”霍蘭德認為，如果這個原理存在於生物體中，那麽它也可能存在於計算機程序中。這是他提出的遺傳算法。“遺傳算法是壹種基於達爾文物種選擇理論的問題分析方法。它從壹定數量的初始點開始，每個節點都具有隨機生成的特點。使用壹些方法來評估哪些節點具有高成功率。成功的節點合並生成子節點，子節點因此具有父節點的特征。”這是霍蘭德算法的巧妙壹步。“遺傳算法在兩個方面有所突破:壹是利用進化的思想提供了優化計算機功能的有力方法，二是提供了研究進化的空間和研究自然現象的獨特方法。”
霍蘭德模式定理是從遺傳算法發展而來的。霍蘭德發現費希爾原理可以應用於單個基因。圖式他們擴展了購買區塊如何在天然氣中發揮他們的力量，並指出什麽可能是po的基礎。自然生物學中基因的群體保留。“模式”是指用於描述包含給定構件或構件集的所有字符串的相似性模板。關鍵原則是接近。接近是積木中的力量。
霍蘭德被邀請到聖達菲學院擔任外聘教師，該學院沒有全職家庭教師。學院就像壹個復雜的智囊團。聖達菲學院成立於1984，是壹所私立、非營利、多學科的教育和科學研究機構，致力於創建壹個新的科學研究社區和探索新興課題。在這些方面，荷蘭取得了壹些最重要的成就。
主要貢獻
1959年，霍蘭德提出了具有廣泛社會影響的職業相互選擇理論。該理論首先根據勞動者的心理素質和職業選擇傾向將勞動者分為六種基本類型，相應的職業也分為六種:社會型、企業型、常規型、實踐型、研究型、藝術型。
霍蘭德職業選擇理論的精髓在於勞動者與職業之間的相互適應。霍蘭德認為，同類型的勞動和職業的結合是為了達到適應的狀態。因此，工人可以找到合適的專業崗位，他們的才能和積極性可以得到充分發揮。
[編輯]主要作品
自然和人工系統中的適應(1975，1992)(遺傳算法的開山之作)。
隱藏的秩序:適應如何構建復雜性(1995)
湧現:從混沌到有序(1998)
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