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。

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)。

在读完《盲人钟表匠》之后，我对道金斯所说的帕斯卡程序产生了兴趣，他开发了一个可以随着时间进化的生物模型。我对使用Swarm编写自己的程序很感兴趣。我没有画出他画的那些奇特的生物图形，但我的“染色体”控制着影响生物体生存能力的特征。他们生活在一个简单的世界里，可以与彼此和环境决一死战。

生物的生存或死亡部分取决于偶然性，但也取决于它们如何有效地适应当地环境，如何有效地消耗营养物质以及如何成功地繁殖。这很有趣，但也向我妻子证明了我是一个极客。

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。

在我的婚宴上，我使用GA来优化座位分配。80位客人超过10张桌子。评估功能是基于让人们和他们的约会对象在一起，把有共同点的人放在一起，把观点完全相反的人放在不同的桌子上。

我运行了几次。每次我都有九张好桌子，还有一张都是怪球。最后，我妻子安排了座位。

我的旅行推销员优化器使用了一种新的染色体到行程的映射，这使得繁殖和变异染色体变得很简单，没有产生无效行程的风险。

更新:因为一些人问了…

以任意但一致的顺序(如按字母顺序排列)的客人(或城市)数组开始。称之为参考溶液。把客人的座位号看作是他/她的座位号。

我们没有尝试直接在染色体中编码这种顺序，而是编码将参考溶液转化为新溶液的指令。具体来说，我们将染色体视为数组中要交换的索引列表。为了解码染色体，我们从参考溶液开始，并应用由染色体指示的所有交换。交换数组中的两个条目总是会得到一个有效的解决方案:每个来宾(或城市)仍然只出现一次。

因此，染色体可以随机生成，突变，并与其他染色体交叉，总是会产生有效的解决方案。