我做了一些生活在这个小世界里的小动物。他们有一个神经网络大脑，从世界上接收一些输入，输出是其他行动的运动矢量。他们的大脑就是基因。

该项目从随机的动物群体开始，它们的大脑是随机的。输入和输出神经元是静止的，但中间的神经元不是。

环境中有食物和危险。食物可以增加能量，当你有足够的能量时，你就可以交配了。危险会降低能量，如果能量为0，他们就会死亡。

最终，这些生物进化到可以在世界各地移动，寻找食物和躲避危险。

于是我决定做一个小实验。我给这个生物的大脑一个输出神经元叫做“嘴”，一个输入神经元叫做“耳朵”。重新开始，惊讶地发现它们进化到最大化空间，每个生物都呆在各自的部分(食物是随机放置的)。他们学会了相互合作，不妨碍彼此。凡事总有例外。

然后我尝试了一些有趣的事情。死去的生物将成为食物。猜猜发生了什么事!进化出了两种生物，一种是成群攻击，另一种是高度回避。

那么这里的教训是什么呢?沟通意味着合作。一旦你引入了一个元素，即伤害他人意味着你获得了一些东西，那么合作就会被破坏。

我想知道这对自由市场和资本主义体系有何影响。我的意思是，如果企业可以伤害他们的竞争并侥幸逃脱，那么很明显，他们会尽其所能来伤害竞争。

编辑:

我用c++写的，没有使用框架。我自己写了神经网络和GA代码。埃里克，谢谢你这么说。人们通常不相信GA的力量(尽管其局限性很明显)，直到他们玩过它。GA很简单，但不过分简单化。

对于怀疑者来说，神经网络已经被证明能够模拟任何功能，只要它们有不止一层。遗传算法是一种非常简单的方法，可以在解空间中找到局部和全局最小值。将遗传算法与神经网络结合起来，你就有了一个很好的方法来寻找函数，为一般问题找到近似解。因为我们使用的是神经网络，所以我们是针对某些输入优化函数，而不是像其他人使用遗传算法那样对某个函数的某些输入进行优化

下面是生存示例的演示代码:http://www.mempko.com/darcs/neural/demos/eaters/ 建立产品说明:

安装darcs, libboost, liballegro, gcc, cmake, make Darcs克隆——懒惰http://www.mempko.com/darcs/neural/ cd神经 cmake。 使 cd演示/吃 吃。/

这是一段时间以前的事了，但我滚动了一个GA来进化实际上是图像处理内核的东西，以从哈勃太空望远镜(HST)图像中去除宇宙射线痕迹。标准的方法是用哈勃望远镜进行多次曝光，只保留所有图像中相同的东西。由于HST时间是如此宝贵，我是一个天文学爱好者，最近参加了进化计算大会，我考虑使用GA来清理单次曝光。

这些个体以树的形式存在，以3x3像素的区域作为输入，执行一些计算，并决定是否以及如何修改中心像素。通过将输出图像与用传统方法(即叠加曝光)清理的图像进行比较来判断适合度。

这实际上是可行的，但还不足以让我们放弃原来的方法。如果我的论文没有时间限制，我可能已经扩展了算法可用的遗传部分。我很确定我可以大大提高它。

使用的库:如果我没记错的话，用于天文图像数据处理和I/O的IRAF和cfitsio。

没有家庭作业。

1995年，我作为专业程序员的第一份工作是为标准普尔500指数期货编写一个基于遗传算法的自动交易系统。该应用程序是用Visual Basic 3 [!我不知道我当时是怎么做的，因为VB3甚至没有课程。

The application started with a population of randomly-generated fixed-length strings (the "gene" part), each of which corresponded to a specific shape in the minute-by-minute price data of the S&P500 futures, as well as a specific order (buy or sell) and stop-loss and stop-profit amounts. Each string (or "gene") had its profit performance evaluated by a run through 3 years of historical data; whenever the specified "shape" matched the historical data, I assumed the corresponding buy or sell order and evaluated the trade's result. I added the caveat that each gene started with a fixed amount of money and could thus potentially go broke and be removed from the gene pool entirely.

在对种群的每一次评估之后，幸存者被随机杂交(通过混合来自两个亲本的片段)，一个基因被选择为亲本的可能性与它产生的利润成正比。我还添加了点突变的可能性，让事情变得有趣一点。经过几百代这样的基因，我最终得到了一个基因群，它可以把5000美元变成平均约10000美元，而且没有死亡/破碎的可能性(当然是在历史数据上)。

Unfortunately, I never got the chance to use this system live, since my boss lost close to $100,000 in less than 3 months trading the traditional way, and he lost his willingness to continue with the project. In retrospect, I think the system would have made huge profits - not because I was necessarily doing anything right, but because the population of genes that I produced happened to be biased towards buy orders (as opposed to sell orders) by about a 5:1 ratio. And as we know with our 20/20 hindsight, the market went up a bit after 1995.

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)。

我做了一个完整的GA框架，命名为“GALAB”，解决了很多问题:

定位GSM ANTs (BTS)以减少重叠和空白位置。 资源约束项目调度。 进化图景的创造。(Evopic) 旅行推销员问题。 n -皇后和n -颜色问题。 骑士之旅和背包问题。 魔方和数独谜题。 字符串压缩，基于超字符串问题。 二维包装问题。 微型人工生命APP。 鲁比克难题。

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。