我开发了一个基于多线程摆动的模拟机器人导航通过一组随机网格地形的食物源和矿山，并开发了一个基于遗传算法的策略，探索机器人行为的优化和机器人染色体的适者生存基因。这是使用每个迭代周期的图表和映射来完成的。

从那以后，我发展了更多的游戏行为。我最近为自己构建的一个示例应用程序是一个遗传算法，用于解决在英国寻找路线时的旅行销售人员问题，考虑到起始和目标状态，以及一个/多个连接点，延误，取消，建筑工程，高峰时间，公共罢工，考虑最快和最便宜的路线。然后为某一天的路线提供一个平衡的建议。

一般来说，我的策略是使用基于POJO的基因表示，然后为选择、突变、交叉策略和标准点应用特定的接口实现。我的适应度函数就会变得非常复杂，这是基于我需要作为启发式测量应用的策略和标准。

我还研究了将遗传算法应用于代码中的自动化测试，使用系统突变周期，其中算法理解逻辑，并尝试确定带有代码修复建议的错误报告。基本上，这是一种优化我的代码并提供改进建议的方法，以及一种自动发现新编程代码的方法。我还尝试将遗传算法应用于音乐制作和其他应用。

一般来说，我发现进化策略就像大多数元启发式/全局优化策略一样，一开始学习很慢，但随着解决方案越来越接近目标状态，只要你的适应度函数和启发式很好地对齐，在你的搜索空间内产生收敛，它们就会开始学习。

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)。

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。

我几周前做了这个有趣的小玩意。它生成有趣的互联网图像使用GA。有点傻，但很好笑。

http://www.twitterandom.info/GAFunny/

对此有一些见解。它是一些mysql表。一个用于图像列表及其评分(即适合度)，另一个用于子图像及其在页面上的位置。

子图像可以有几个细节，但不是全部实现:+大小，倾斜，旋转，+位置，+image_url。

当人们投票决定这张照片有多有趣时，它或多或少会流传到下一代。如果它存活下来，它会产生5-10个带有轻微突变的后代。目前还没有交叉。

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。