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
在我的本科论文中，我使用遗传编程来开发用于空中搜索和救援的合作搜索策略。我使用一个名为NetLogo(基于StarLogo)的开源代理建模平台作为世界模型。NetLogo是用java写的，因此提供了java api -所以GP框架需要基于java -我使用的一个叫做JGAP，还有另一个开源GP框架在java中，我知道叫做ECJ。
模拟运行起来非常慢(我认为这是由于NetLogo模型)，所以我的功能/终端集非常有限，限制了搜索空间。尽管如此，我还是想出了一些很好的解决办法。如果你有这种冲动，你可以在我的论文http://www.cse.unsw.edu.au/~ekjo014/z3157867_Thesis.pdf的第三章读到
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。
首先，Jonathan Koza的《遗传编程》(在亚马逊上)几乎是一本关于遗传和进化算法/编程技术的书，有很多例子。我强烈建议你去看看。
As for my own use of a genetic algorithm, I used a (home grown) genetic algorithm to evolve a swarm algorithm for an object collection/destruction scenario (practical purpose could have been clearing a minefield). Here is a link to the paper. The most interesting part of what I did was the multi-staged fitness function, which was a necessity since the simple fitness functions did not provide enough information for the genetic algorithm to sufficiently differentiate between members of the population.
