在我的婚宴上，我使用GA来优化座位分配。80位客人超过10张桌子。评估功能是基于让人们和他们的约会对象在一起，把有共同点的人放在一起，把观点完全相反的人放在不同的桌子上。

我运行了几次。每次我都有九张好桌子，还有一张都是怪球。最后，我妻子安排了座位。

我的旅行推销员优化器使用了一种新的染色体到行程的映射，这使得繁殖和变异染色体变得很简单，没有产生无效行程的风险。

更新:因为一些人问了…

以任意但一致的顺序(如按字母顺序排列)的客人(或城市)数组开始。称之为参考溶液。把客人的座位号看作是他/她的座位号。

我们没有尝试直接在染色体中编码这种顺序，而是编码将参考溶液转化为新溶液的指令。具体来说，我们将染色体视为数组中要交换的索引列表。为了解码染色体，我们从参考溶液开始，并应用由染色体指示的所有交换。交换数组中的两个条目总是会得到一个有效的解决方案:每个来宾(或城市)仍然只出现一次。

因此，染色体可以随机生成，突变，并与其他染色体交叉，总是会产生有效的解决方案。

我几周前做了这个有趣的小玩意。它生成有趣的互联网图像使用GA。有点傻，但很好笑。

http://www.twitterandom.info/GAFunny/

对此有一些见解。它是一些mysql表。一个用于图像列表及其评分(即适合度)，另一个用于子图像及其在页面上的位置。

子图像可以有几个细节，但不是全部实现:+大小，倾斜，旋转，+位置，+image_url。

当人们投票决定这张照片有多有趣时，它或多或少会流传到下一代。如果它存活下来，它会产生5-10个带有轻微突变的后代。目前还没有交叉。

2004年1月，飞利浦新显示技术公司(Philips New Display Technologies)联系了我，他们正在为有史以来第一款商业电子墨水——索尼Librie——制造电子产品。索尼Librie只在日本上市，比亚马逊Kindle和其他电子墨水在美国和欧洲上市早了好几年。

飞利浦的工程师遇到了一个大问题。在产品上市的几个月前，他们在换页面时仍然会出现重影。问题是产生静电场的200个驱动器。每个驱动器都有一个特定的电压，必须设置在0到1000mv之间。但如果你改变其中一个，就会改变一切。

因此，单独优化每个驱动器的电压是不可能的。可能的值组合的数量以数十亿计，一个特殊的相机大约需要1分钟来评估一个组合。工程师们尝试了许多标准的优化技术，但都没有达到预期的效果。

首席工程师联系了我，因为我之前已经向开源社区发布了一个遗传编程库。他问全科医生/全科医生是否会帮忙，以及我是否能参与其中。我这样做了，在大约一个月的时间里，我们一起工作，我在合成数据上编写和调整GA库，他则将其集成到他们的系统中。然后，有一个周末，他们让它和真人一起直播。

接下来的周一，我收到了他和他们的硬件设计师发来的溢美之词，说没人会相信GA发现的惊人结果。就是这样。同年晚些时候，该产品上市了。

我没有为此得到一分钱，但我有“吹嘘”的权利。他们从一开始就说他们已经超出预算了，所以我在开始工作之前就知道是什么交易。这对于气体的应用是一个很好的例子。：）

我和一个同事正在研究一种解决方案，使用我们公司要求的各种标准将货物装载到卡车上。我一直在研究遗传算法的解决方案，而他正在使用具有激进修剪的分支和绑定。我们仍在实施这个解决方案的过程中，但到目前为止，我们已经取得了良好的结果。

我曾经使用一个GA来优化内存地址的哈希函数。这些地址的页面大小为4K或8K，因此它们在地址的位模式中显示出一定的可预测性(最低有效位全为0;最初的哈希函数是“粗笨的”——它倾向于每第三个哈希桶聚集一次命中。改进后的算法具有近乎完美的分布。

当你打算粉刷你的房子时，通常很难得到一个确切的颜色组合。通常，你脑海中有一些颜色，但它不是其中一种颜色，供应商向你展示。

昨天，我的GA研究员教授提到了一个发生在德国的真实故事(对不起，我没有更多的参考资料，是的，如果有人要求我可以找到它)。这个家伙(让我们称他为配色员)曾经挨家挨户地帮助人们找到确切的颜色代码(RGB)，这将是客户心目中的衣柜。下面是他的做法:

The color guy used to carry with him a software program which used GA. He used to start with 4 different colors- each coded as a coded Chromosome (whose decoded value would be a RGB value). The consumer picks 1 of the 4 colors (Which is the closest to which he/she has in mind). The program would then assign the maximum fitness to that individual and move onto the next generation using mutation/crossover. The above steps would be repeated till the consumer had found the exact color and then color guy used to tell him the RGB combination!

通过将最大适应度分配给接近消费者想法的颜色，配色员的程序增加了收敛到消费者想法的颜色的机会。我发现它很有趣!

现在我已经得到了一个-1，如果你计划更多的-1，请说明这样做的原因!