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。

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.

我和一个同事正在研究一种解决方案，使用我们公司要求的各种标准将货物装载到卡车上。我一直在研究遗传算法的解决方案，而他正在使用具有激进修剪的分支和绑定。我们仍在实施这个解决方案的过程中，但到目前为止，我们已经取得了良好的结果。

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。

我曾经尝试制作一个围棋电脑播放器，完全基于基因编程。每个程序都将被视为一系列动作的评估函数。即使是在一个相当小的3x4板上，制作的程序也不是很好。

我使用Perl，并自己编写了所有代码。我今天会做不同的事情。

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。