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。

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。：）

进化计算研究生班: 开发了TopCoder马拉松比赛49:megpartty的解决方案。我的小组正在测试不同的域表示法，以及不同的表示法如何影响ga找到正确答案的能力。我们为这个问题编写了自己的代码。

Neuroevolution and Generative and Developmental Systems, Graduate Class: Developed an Othello game board evaluator that was used in the min-max tree of a computer player. The player was set to evaluate one-deep into the game, and trained to play against a greedy computer player that considered corners of vital importance. The training player saw either 3 or 4 deep (I'll need to look at my config files to answer, and they're on a different computer). The goal of the experiment was to compare Novelty Search to traditional, fitness-based search in the Game Board Evaluation domain. Results were relatively inconclusive, unfortunately. While both the novelty search and fitness-based search methods came to a solution (showing that Novelty Search can be used in the Othello domain), it was possible to have a solution to this domain with no hidden nodes. Apparently I didn't create a sufficiently competent trainer if a linear solution was available (and it was possible to have a solution right out of the gates). I believe my implementation of Fitness-based search produced solutions more quickly than my implementation of Novelty search, this time. (this isn't always the case). Either way, I used ANJI, "Another NEAT Java Implementation" for the neural network code, with various modifications. The Othello game I wrote myself.

In 2007-9 I developed some software for reading datamatrix patterns. Often these patterns were difficult to read, being indented into scratched surfaces with all kinds of reflectance properties, fuzzy chemically etched markings and so on. I used a GA to fine tune various parameters of the vision algorithms to give the best results on a database of 300 images having known properties. Parameters were things like downsampling resolution, RANSAC parameters, amount of erosion and dilation, low pass filtering radius, and a few others. Running the optimisation over several days this produced results which were about 20% better than naive values on a test set of images unseen during the optimisation phase.

这个系统完全是从零开始编写的，我没有使用任何其他库。我并不反对使用这些东西，只要它们能提供可靠的结果，但是您必须注意许可兼容性和代码可移植性问题。

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。

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.