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。

I used a simple genetic algorithm to optimize the signal to noise ratio of a wave that was represented as a binary string. By flipping the the bits certain ways over several million generations I was able to produce a transform that resulted in a higher signal to noise ratio of that wave. The algorithm could have also been "Simulated Annealing" but was not used in this case. At their core, genetic algorithms are simple, and this was about as simple of a use case that I have seen, so I didn't use a framework for generation creation and selection - only a random seed and the Signal-to-Noise Ratio function at hand.

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。/

As part of my undergraduate CompSci degree, we were assigned the problem of finding optimal jvm flags for the Jikes research virtual machine. This was evaluated using the Dicappo benchmark suite which returns a time to the console. I wrote a distributed gentic alogirthm that switched these flags to improve the runtime of the benchmark suite, although it took days to run to compensate for hardware jitter affecting the results. The only problem was I didn't properly learn about the compiler theory (which was the intent of the assignment).

我本可以用现有的默认标志来播种初始种群，但有趣的是，算法发现了一个与O3优化级别非常相似的配置(但实际上在许多测试中更快)。

编辑:我还用Python写了我自己的遗传算法框架，只是使用popen命令来运行各种基准测试，尽管如果不是评估作业，我会看看pyEvolve。

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。