我曾经使用一个GA来优化内存地址的哈希函数。这些地址的页面大小为4K或8K，因此它们在地址的位模式中显示出一定的可预测性(最低有效位全为0;最初的哈希函数是“粗笨的”——它倾向于每第三个哈希桶聚集一次命中。改进后的算法具有近乎完美的分布。

足球引爆。我建立了一个GA系统来预测每周澳式足球比赛的结果。

A few years ago I got bored of the standard work football pool, everybody was just going online and taking the picks from some pundit in the press. So, I figured it couldn't be too hard to beat a bunch of broadcast journalism majors, right? My first thought was to take the results from Massey Ratings and then reveal at the end of the season my strategy after winning fame and glory. However, for reasons I've never discovered Massey does not track AFL. The cynic in me believes it is because the outcome of each AFL game has basically become random chance, but my complaints of recent rule changes belong in a different forum.

该系统基本上考虑了进攻强度、防守强度、主场优势、每周的改进(或缺乏)以及这些方面的变化速度。这为每支球队在整个赛季中建立了一组多项式方程。可以计算给定日期的每场比赛的获胜者和分数。我们的目标是找到最接近过去所有游戏结果的系数集，并使用该集合来预测接下来几周的游戏。

在实践中，该系统将找到能够准确预测过去90%以上游戏结果的解决方案。然后，它会成功地为即将到来的一周(即不在训练集中的那一周)挑选大约60-80%的比赛。

结果是:略高于中游水平。没有巨额奖金也没有能打败维加斯的系统。不过很有趣。

我从零开始构建一切，没有使用任何框架。

我曾经使用一个GA来优化内存地址的哈希函数。这些地址的页面大小为4K或8K，因此它们在地址的位模式中显示出一定的可预测性(最低有效位全为0;最初的哈希函数是“粗笨的”——它倾向于每第三个哈希桶聚集一次命中。改进后的算法具有近乎完美的分布。

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。

在工作中，我遇到了这样一个问题:给定M个任务和N个dsp，如何将任务分配给dsp是最好的?“最佳”定义为“最大负载DSP的负载最小化”。有不同类型的任务，不同的任务类型有不同的性能分支，这取决于它们被分配到哪里，所以我将一组工作到dsp的分配编码为“DNA字符串”，然后使用遗传算法来“培育”我所能“培育”的最佳分配字符串。

它运行得相当好(比我之前的方法好得多，之前的方法是评估每个可能的组合……对于非平凡问题的大小，它将需要数年才能完成!)，唯一的问题是无法判断是否已经达到了最优解。你只能决定当前的“最大努力”是否足够好，或者让它运行更长时间，看看它是否可以做得更好。