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。

我构建了一个简单的GA，用于在音乐播放时从频谱中提取有用的模式。输出用于驱动winamp插件中的图形效果。

输入:一些FFT帧(想象一个二维浮点数组) 输出:单个浮点值(输入的加权和)，阈值为0.0或1.0 基因:输入权重 适应度函数:占空比、脉宽、BPM在合理范围内的组合。

我将一些ga调整到频谱的不同部分以及不同的BPM限制，所以它们不会趋向于收敛到相同的模式。来自每个种群的前4个的输出被发送到渲染引擎。

一个有趣的副作用是，整个人群的平均健康状况是音乐变化的一个很好的指标，尽管通常需要4-5秒才能发现。

There was an competition on codechef.com (great site by the way, monthly programming competitions) where one was supposed to solve an unsolveable sudoku (one should come as close as possible with as few wrong collumns/rows/etc as possible).What I would do, was to first generate a perfect sudoku and then override the fields, that have been given. From this pretty good basis on I used genetic programming to improve my solution.I couldn't think of a deterministic approach in this case, because the sudoku was 300x300 and search would've taken too long.

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。

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)。

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。