我不知道家庭作业算不算…

在我学习期间，我们推出了自己的程序来解决旅行推销员问题。

我们的想法是对几个标准进行比较(映射问题的难度，性能等)，我们还使用了其他技术，如模拟退火。

它运行得很好，但我们花了一段时间来理解如何正确地进行“复制”阶段:将手头的问题建模成适合遗传编程的东西，这对我来说是最难的部分……

这是一门有趣的课程，因为我们也涉猎了神经网络之类的知识。

我想知道是否有人在“生产”代码中使用这种编程。

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.

我曾经尝试制作一个围棋电脑播放器，完全基于基因编程。每个程序都将被视为一系列动作的评估函数。即使是在一个相当小的3x4板上，制作的程序也不是很好。

我使用Perl，并自己编写了所有代码。我今天会做不同的事情。

除了一些常见的问题，如《旅行推销员》和Roger Alsing的《蒙娜丽莎》程序的变体，我还编写了一个进化数独求解器(这需要我自己更多的原创想法，而不仅仅是重新实现别人的想法)。解决数独游戏有更可靠的算法，但进化方法效果相当好。

在过去的几天里，在Reddit上看到这篇文章后，我一直在玩一个进化程序来寻找扑克的“冷牌”。目前还不太令人满意，但我想我可以改进。

我有自己的进化算法框架。

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)。

我年轻时就尝试过GA。我用Python写了一个模拟器，工作原理如下。

这些基因编码了神经网络的权重。

神经网络的输入是检测触摸的“天线”。较高的数值表示非常接近，0表示不接触。

输出是两个“轮子”。如果两个轮子都向前，这个人也向前。如果轮子方向相反，他就会转向。输出的强度决定了车轮转动的速度。

生成了一个简单的迷宫。这真的很简单，甚至很愚蠢。屏幕下方是起点，上方是球门，中间有四面墙。每面墙都有一个随机的空间，所以总是有一条路。

一开始我只是随机挑选一些人(我认为他们是bug)。只要有一个人达到了目标，或者达到了时间限制，就会计算适合度。它与当时到目标的距离成反比。

然后我把它们配对，“培育”它们来创造下一代。被选择繁殖的概率与它的适应性成正比。有时，这意味着如果一个人具有非常高的相对适应性，就会与自己反复繁殖。

I thought they would develop a "left wall hugging" behavior, but they always seemed to follow something less optimal. In every experiment, the bugs converged to a spiral pattern. They would spiral outward until they touched a wall to the right. They'd follow that, then when they got to the gap, they'd spiral down (away from the gap) and around. They would make a 270 degree turn to the left, then usually enter the gap. This would get them through a majority of the walls, and often to the goal.

我添加的一个功能是在基因中放入一个颜色矢量来跟踪个体之间的相关性。几代之后，它们的颜色都是一样的，这说明我应该有更好的繁殖策略。

我试着让他们制定更好的策略。我把神经网络复杂化了——增加了记忆和其他东西。这没有用。我总是看到同样的策略。

我尝试了各种方法，比如建立单独的基因库，在100代之后才重新组合。但没有什么能促使他们采取更好的策略。也许这是不可能的。

另一个有趣的事情是绘制适应度随时间变化的图表。有明确的模式，比如最大适合度在上升之前会下降。我从未见过一本进化论的书谈到这种可能性。