Several years ago I used ga's to optimize asr (automatic speech recognition) grammars for better recognition rates. I started with fairly simple lists of choices (where the ga was testing combinations of possible terms for each slot) and worked my way up to more open and complex grammars. Fitness was determined by measuring separation between terms/sequences under a kind of phonetic distance function. I also experimented with making weakly equivalent variations on a grammar to find one that compiled to a more compact representation (in the end I went with a direct algorithm, and it drastically increased the size of the "language" that we could use in applications).

最近，我将它们用作默认假设，以此来测试由各种算法生成的解决方案的质量。这主要涉及分类和不同类型的拟合问题(即创建一个“规则”，解释审查员对数据集所做的一组选择)。

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。

2004年1月，飞利浦新显示技术公司(Philips New Display Technologies)联系了我，他们正在为有史以来第一款商业电子墨水——索尼Librie——制造电子产品。索尼Librie只在日本上市，比亚马逊Kindle和其他电子墨水在美国和欧洲上市早了好几年。

飞利浦的工程师遇到了一个大问题。在产品上市的几个月前，他们在换页面时仍然会出现重影。问题是产生静电场的200个驱动器。每个驱动器都有一个特定的电压，必须设置在0到1000mv之间。但如果你改变其中一个，就会改变一切。

因此，单独优化每个驱动器的电压是不可能的。可能的值组合的数量以数十亿计，一个特殊的相机大约需要1分钟来评估一个组合。工程师们尝试了许多标准的优化技术，但都没有达到预期的效果。

首席工程师联系了我，因为我之前已经向开源社区发布了一个遗传编程库。他问全科医生/全科医生是否会帮忙，以及我是否能参与其中。我这样做了，在大约一个月的时间里，我们一起工作，我在合成数据上编写和调整GA库，他则将其集成到他们的系统中。然后，有一个周末，他们让它和真人一起直播。

接下来的周一，我收到了他和他们的硬件设计师发来的溢美之词，说没人会相信GA发现的惊人结果。就是这样。同年晚些时候，该产品上市了。

我没有为此得到一分钱，但我有“吹嘘”的权利。他们从一开始就说他们已经超出预算了，所以我在开始工作之前就知道是什么交易。这对于气体的应用是一个很好的例子。：）

首先，Jonathan Koza的《遗传编程》(在亚马逊上)几乎是一本关于遗传和进化算法/编程技术的书，有很多例子。我强烈建议你去看看。

As for my own use of a genetic algorithm, I used a (home grown) genetic algorithm to evolve a swarm algorithm for an object collection/destruction scenario (practical purpose could have been clearing a minefield). Here is a link to the paper. The most interesting part of what I did was the multi-staged fitness function, which was a necessity since the simple fitness functions did not provide enough information for the genetic algorithm to sufficiently differentiate between members of the population.

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。

Several years ago I used ga's to optimize asr (automatic speech recognition) grammars for better recognition rates. I started with fairly simple lists of choices (where the ga was testing combinations of possible terms for each slot) and worked my way up to more open and complex grammars. Fitness was determined by measuring separation between terms/sequences under a kind of phonetic distance function. I also experimented with making weakly equivalent variations on a grammar to find one that compiled to a more compact representation (in the end I went with a direct algorithm, and it drastically increased the size of the "language" that we could use in applications).

最近，我将它们用作默认假设，以此来测试由各种算法生成的解决方案的质量。这主要涉及分类和不同类型的拟合问题(即创建一个“规则”，解释审查员对数据集所做的一组选择)。