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。

进化计算研究生班: 开发了TopCoder马拉松比赛49:megpartty的解决方案。我的小组正在测试不同的域表示法，以及不同的表示法如何影响ga找到正确答案的能力。我们为这个问题编写了自己的代码。

Neuroevolution and Generative and Developmental Systems, Graduate Class: Developed an Othello game board evaluator that was used in the min-max tree of a computer player. The player was set to evaluate one-deep into the game, and trained to play against a greedy computer player that considered corners of vital importance. The training player saw either 3 or 4 deep (I'll need to look at my config files to answer, and they're on a different computer). The goal of the experiment was to compare Novelty Search to traditional, fitness-based search in the Game Board Evaluation domain. Results were relatively inconclusive, unfortunately. While both the novelty search and fitness-based search methods came to a solution (showing that Novelty Search can be used in the Othello domain), it was possible to have a solution to this domain with no hidden nodes. Apparently I didn't create a sufficiently competent trainer if a linear solution was available (and it was possible to have a solution right out of the gates). I believe my implementation of Fitness-based search produced solutions more quickly than my implementation of Novelty search, this time. (this isn't always the case). Either way, I used ANJI, "Another NEAT Java Implementation" for the neural network code, with various modifications. The Othello game I wrote myself.

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。

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。

我开发了一个基于多线程摆动的模拟机器人导航通过一组随机网格地形的食物源和矿山，并开发了一个基于遗传算法的策略，探索机器人行为的优化和机器人染色体的适者生存基因。这是使用每个迭代周期的图表和映射来完成的。

从那以后，我发展了更多的游戏行为。我最近为自己构建的一个示例应用程序是一个遗传算法，用于解决在英国寻找路线时的旅行销售人员问题，考虑到起始和目标状态，以及一个/多个连接点，延误，取消，建筑工程，高峰时间，公共罢工，考虑最快和最便宜的路线。然后为某一天的路线提供一个平衡的建议。

一般来说，我的策略是使用基于POJO的基因表示，然后为选择、突变、交叉策略和标准点应用特定的接口实现。我的适应度函数就会变得非常复杂，这是基于我需要作为启发式测量应用的策略和标准。

我还研究了将遗传算法应用于代码中的自动化测试，使用系统突变周期，其中算法理解逻辑，并尝试确定带有代码修复建议的错误报告。基本上，这是一种优化我的代码并提供改进建议的方法，以及一种自动发现新编程代码的方法。我还尝试将遗传算法应用于音乐制作和其他应用。

一般来说，我发现进化策略就像大多数元启发式/全局优化策略一样，一开始学习很慢，但随着解决方案越来越接近目标状态，只要你的适应度函数和启发式很好地对齐，在你的搜索空间内产生收敛，它们就会开始学习。