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.

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。

当你打算粉刷你的房子时，通常很难得到一个确切的颜色组合。通常，你脑海中有一些颜色，但它不是其中一种颜色，供应商向你展示。

昨天，我的GA研究员教授提到了一个发生在德国的真实故事(对不起，我没有更多的参考资料，是的，如果有人要求我可以找到它)。这个家伙(让我们称他为配色员)曾经挨家挨户地帮助人们找到确切的颜色代码(RGB)，这将是客户心目中的衣柜。下面是他的做法:

The color guy used to carry with him a software program which used GA. He used to start with 4 different colors- each coded as a coded Chromosome (whose decoded value would be a RGB value). The consumer picks 1 of the 4 colors (Which is the closest to which he/she has in mind). The program would then assign the maximum fitness to that individual and move onto the next generation using mutation/crossover. The above steps would be repeated till the consumer had found the exact color and then color guy used to tell him the RGB combination!

通过将最大适应度分配给接近消费者想法的颜色，配色员的程序增加了收敛到消费者想法的颜色的机会。我发现它很有趣!

现在我已经得到了一个-1，如果你计划更多的-1，请说明这样做的原因!

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。/

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。