遗传算法(GA)和遗传规划(GP)是一个有趣的研究领域。
我想知道你使用GA/GP解决的具体问题，以及如果你没有自己的库/框架，你使用了什么库/框架。
问题:
你用GA/GP解决过什么问题? 你使用了哪些库/框架?
我在寻找第一手的经验，所以请不要回答，除非你有。
当前回答
As part of my thesis I wrote a generic java framework for the multi-objective optimisation algorithm mPOEMS (Multiobjective prototype optimization with evolved improvement steps), which is a GA using evolutionary concepts. It is generic in a way that all problem-independent parts have been separated from the problem-dependent parts, and an interface is povided to use the framework with only adding the problem-dependent parts. Thus one who wants to use the algorithm does not have to begin from zero, and it facilitates work a lot.
你可以在这里找到代码。
你可以用这个算法找到的解决方案已经在科学工作中与最先进的算法SPEA-2和NSGA进行了比较，并且已经证明 算法的性能相当，甚至更好，这取决于您用来衡量性能的指标，特别是取决于您正在关注的优化问题。
你可以在这里找到它。
同样，作为我的论文和工作证明的一部分，我将这个框架应用于项目组合管理中的项目选择问题。它是关于选择对公司增加最大价值的项目，支持公司的战略或支持任何其他任意目标。例如，从特定类别中选择一定数量的项目，或最大化项目协同作用，……
我的论文将该框架应用于项目选择问题: http://www.ub.tuwien.ac.at/dipl/2008/AC05038968.pdf
之后，我在一家财富500强公司的投资组合管理部门工作，在那里他们使用了一种商业软件，该软件还将GA应用于项目选择问题/投资组合优化。
更多资源:
框架文档: http://thomaskremmel.com/mpoems/mpoems_in_java_documentation.pdf
mPOEMS演示论文: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1792634.1792653
实际上，只要有一点热情，每个人都可以很容易地将通用框架的代码适应任意的多目标优化问题。
其他回答
几周前，我提出了一个关于SO的解决方案，使用遗传算法来解决图布局的问题。这是一个约束优化问题的例子。
同样在机器学习领域，我用c/c++从头开始实现了一个基于ga的分类规则框架。 我还在一个示例项目中使用了GA来训练人工神经网络(ANN)，而不是使用著名的反向传播算法。
此外，作为我研究生研究的一部分，我已经使用GA来训练隐马尔可夫模型，作为基于em的Baum-Welch算法的额外方法(还是在c/c++中)。
I used a simple genetic algorithm to optimize the signal to noise ratio of a wave that was represented as a binary string. By flipping the the bits certain ways over several million generations I was able to produce a transform that resulted in a higher signal to noise ratio of that wave. The algorithm could have also been "Simulated Annealing" but was not used in this case. At their core, genetic algorithms are simple, and this was about as simple of a use case that I have seen, so I didn't use a framework for generation creation and selection - only a random seed and the Signal-to-Noise Ratio function at hand.
我不知道家庭作业算不算…
在我学习期间，我们推出了自己的程序来解决旅行推销员问题。
我们的想法是对几个标准进行比较(映射问题的难度，性能等)，我们还使用了其他技术，如模拟退火。
它运行得很好，但我们花了一段时间来理解如何正确地进行“复制”阶段:将手头的问题建模成适合遗传编程的东西，这对我来说是最难的部分……
这是一门有趣的课程，因为我们也涉猎了神经网络之类的知识。
我想知道是否有人在“生产”代码中使用这种编程。
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。
As part of my thesis I wrote a generic java framework for the multi-objective optimisation algorithm mPOEMS (Multiobjective prototype optimization with evolved improvement steps), which is a GA using evolutionary concepts. It is generic in a way that all problem-independent parts have been separated from the problem-dependent parts, and an interface is povided to use the framework with only adding the problem-dependent parts. Thus one who wants to use the algorithm does not have to begin from zero, and it facilitates work a lot.
你可以在这里找到代码。
你可以用这个算法找到的解决方案已经在科学工作中与最先进的算法SPEA-2和NSGA进行了比较，并且已经证明 算法的性能相当，甚至更好，这取决于您用来衡量性能的指标，特别是取决于您正在关注的优化问题。
你可以在这里找到它。
同样，作为我的论文和工作证明的一部分，我将这个框架应用于项目组合管理中的项目选择问题。它是关于选择对公司增加最大价值的项目，支持公司的战略或支持任何其他任意目标。例如，从特定类别中选择一定数量的项目，或最大化项目协同作用，……
我的论文将该框架应用于项目选择问题: http://www.ub.tuwien.ac.at/dipl/2008/AC05038968.pdf
之后，我在一家财富500强公司的投资组合管理部门工作，在那里他们使用了一种商业软件，该软件还将GA应用于项目选择问题/投资组合优化。
更多资源:
框架文档: http://thomaskremmel.com/mpoems/mpoems_in_java_documentation.pdf
mPOEMS演示论文: http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1792634.1792653
实际上，只要有一点热情，每个人都可以很容易地将通用框架的代码适应任意的多目标优化问题。
