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。/

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。：）

我使用遗传算法(以及一些相关技术)来确定风险管理系统的最佳设置，该系统试图阻止淘金者使用偷来的信用卡来购买mmo游戏。该系统将接收数千笔具有“已知”值的交易(欺诈与否)，并找出最佳设置组合，以正确识别欺诈交易，而不会产生太多误报。

We had data on several dozen (boolean) characteristics of a transaction, each of which was given a value and totalled up. If the total was higher than a threshold, the transaction was fraud. The GA would create a large number of random sets of values, evaluate them against a corpus of known data, select the ones that scored the best (on both fraud detection and limiting the number of false positives), then cross breed the best few from each generation to produce a new generation of candidates. After a certain number of generations the best scoring set of values was deemed the winner.

创建用于测试的已知数据语料库是该系统的阿喀琉斯之踵。如果你等待退款，你在试图回应欺诈者时就会落后几个月，所以有人必须手动审查大量交易，以建立数据库，而不必等待太长时间。

这最终确定了绝大多数的欺诈行为，但在最容易欺诈的项目上，这一比例无法低于1%(考虑到90%的交易可能是欺诈，这已经相当不错了)。

我用perl完成了所有这些。在一个相当旧的linux机器上运行一次软件需要1-2个小时(20分钟通过WAN链路加载数据，其余时间用于处理)。任何给定代的大小都受到可用RAM的限制。我会一遍又一遍地运行它，稍微改变参数，寻找一个特别好的结果集。

总而言之，它避免了手动调整数十个欺诈指标的相对值所带来的一些失误，并且始终能够提出比我手动创建的更好的解决方案。AFAIK，它仍然在使用(大约3年后我写了它)。

我年轻时就尝试过GA。我用Python写了一个模拟器，工作原理如下。

这些基因编码了神经网络的权重。

神经网络的输入是检测触摸的“天线”。较高的数值表示非常接近，0表示不接触。

输出是两个“轮子”。如果两个轮子都向前，这个人也向前。如果轮子方向相反，他就会转向。输出的强度决定了车轮转动的速度。

生成了一个简单的迷宫。这真的很简单，甚至很愚蠢。屏幕下方是起点，上方是球门，中间有四面墙。每面墙都有一个随机的空间，所以总是有一条路。

一开始我只是随机挑选一些人(我认为他们是bug)。只要有一个人达到了目标，或者达到了时间限制，就会计算适合度。它与当时到目标的距离成反比。

然后我把它们配对，“培育”它们来创造下一代。被选择繁殖的概率与它的适应性成正比。有时，这意味着如果一个人具有非常高的相对适应性，就会与自己反复繁殖。

I thought they would develop a "left wall hugging" behavior, but they always seemed to follow something less optimal. In every experiment, the bugs converged to a spiral pattern. They would spiral outward until they touched a wall to the right. They'd follow that, then when they got to the gap, they'd spiral down (away from the gap) and around. They would make a 270 degree turn to the left, then usually enter the gap. This would get them through a majority of the walls, and often to the goal.

我添加的一个功能是在基因中放入一个颜色矢量来跟踪个体之间的相关性。几代之后，它们的颜色都是一样的，这说明我应该有更好的繁殖策略。

我试着让他们制定更好的策略。我把神经网络复杂化了——增加了记忆和其他东西。这没有用。我总是看到同样的策略。

我尝试了各种方法，比如建立单独的基因库，在100代之后才重新组合。但没有什么能促使他们采取更好的策略。也许这是不可能的。

另一个有趣的事情是绘制适应度随时间变化的图表。有明确的模式，比如最大适合度在上升之前会下降。我从未见过一本进化论的书谈到这种可能性。

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.

我曾经尝试制作一个围棋电脑播放器，完全基于基因编程。每个程序都将被视为一系列动作的评估函数。即使是在一个相当小的3x4板上，制作的程序也不是很好。

我使用Perl，并自己编写了所有代码。我今天会做不同的事情。