足球引爆。我建立了一个GA系统来预测每周澳式足球比赛的结果。

A few years ago I got bored of the standard work football pool, everybody was just going online and taking the picks from some pundit in the press. So, I figured it couldn't be too hard to beat a bunch of broadcast journalism majors, right? My first thought was to take the results from Massey Ratings and then reveal at the end of the season my strategy after winning fame and glory. However, for reasons I've never discovered Massey does not track AFL. The cynic in me believes it is because the outcome of each AFL game has basically become random chance, but my complaints of recent rule changes belong in a different forum.

该系统基本上考虑了进攻强度、防守强度、主场优势、每周的改进(或缺乏)以及这些方面的变化速度。这为每支球队在整个赛季中建立了一组多项式方程。可以计算给定日期的每场比赛的获胜者和分数。我们的目标是找到最接近过去所有游戏结果的系数集，并使用该集合来预测接下来几周的游戏。

在实践中，该系统将找到能够准确预测过去90%以上游戏结果的解决方案。然后，它会成功地为即将到来的一周(即不在训练集中的那一周)挑选大约60-80%的比赛。

结果是:略高于中游水平。没有巨额奖金也没有能打败维加斯的系统。不过很有趣。

我从零开始构建一切，没有使用任何框架。

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。：）

Several years ago I used ga's to optimize asr (automatic speech recognition) grammars for better recognition rates. I started with fairly simple lists of choices (where the ga was testing combinations of possible terms for each slot) and worked my way up to more open and complex grammars. Fitness was determined by measuring separation between terms/sequences under a kind of phonetic distance function. I also experimented with making weakly equivalent variations on a grammar to find one that compiled to a more compact representation (in the end I went with a direct algorithm, and it drastically increased the size of the "language" that we could use in applications).

最近，我将它们用作默认假设，以此来测试由各种算法生成的解决方案的质量。这主要涉及分类和不同类型的拟合问题(即创建一个“规则”，解释审查员对数据集所做的一组选择)。

在大学期间，我们使用NERO(神经网络和遗传算法的结合)来教游戏中的机器人做出智能决策。非常酷。

我为我的公司在1992年为货运业开发的3D激光表面轮廓系统开发了一个家庭酿造GA。 该系统依赖于三维三角测量，并使用了定制的激光线扫描仪，512x512相机(具有定制的捕获hw)。相机和激光之间的距离永远不会是精确的，相机的焦点也不会在你期望的256,256的位置找到!

尝试使用标准几何和模拟退火式方程求解来计算校准参数是一场噩梦。

遗传算法在一个晚上就完成了，我创建了一个校准立方体来测试它。我知道立方体的精度很高，因此我的想法是，我的遗传算法可以为每个扫描单元进化一组自定义三角测量参数，以克服生产变化。

这招很管用。退一步说，我简直目瞪口呆!在大约10代的时间里，我的“虚拟”立方体(由原始扫描生成并根据校准参数重新创建)实际上看起来像一个立方体!经过大约50代之后，我得到了我需要的校准。

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.