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。

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。

我做了一些生活在这个小世界里的小动物。他们有一个神经网络大脑，从世界上接收一些输入，输出是其他行动的运动矢量。他们的大脑就是基因。

该项目从随机的动物群体开始，它们的大脑是随机的。输入和输出神经元是静止的，但中间的神经元不是。

环境中有食物和危险。食物可以增加能量，当你有足够的能量时，你就可以交配了。危险会降低能量，如果能量为0，他们就会死亡。

最终，这些生物进化到可以在世界各地移动，寻找食物和躲避危险。

于是我决定做一个小实验。我给这个生物的大脑一个输出神经元叫做“嘴”，一个输入神经元叫做“耳朵”。重新开始，惊讶地发现它们进化到最大化空间，每个生物都呆在各自的部分(食物是随机放置的)。他们学会了相互合作，不妨碍彼此。凡事总有例外。

然后我尝试了一些有趣的事情。死去的生物将成为食物。猜猜发生了什么事!进化出了两种生物，一种是成群攻击，另一种是高度回避。

那么这里的教训是什么呢?沟通意味着合作。一旦你引入了一个元素，即伤害他人意味着你获得了一些东西，那么合作就会被破坏。

我想知道这对自由市场和资本主义体系有何影响。我的意思是，如果企业可以伤害他们的竞争并侥幸逃脱，那么很明显，他们会尽其所能来伤害竞争。

编辑:

我用c++写的，没有使用框架。我自己写了神经网络和GA代码。埃里克，谢谢你这么说。人们通常不相信GA的力量(尽管其局限性很明显)，直到他们玩过它。GA很简单，但不过分简单化。

对于怀疑者来说，神经网络已经被证明能够模拟任何功能，只要它们有不止一层。遗传算法是一种非常简单的方法，可以在解空间中找到局部和全局最小值。将遗传算法与神经网络结合起来，你就有了一个很好的方法来寻找函数，为一般问题找到近似解。因为我们使用的是神经网络，所以我们是针对某些输入优化函数，而不是像其他人使用遗传算法那样对某个函数的某些输入进行优化

下面是生存示例的演示代码:http://www.mempko.com/darcs/neural/demos/eaters/ 建立产品说明:

安装darcs, libboost, liballegro, gcc, cmake, make Darcs克隆——懒惰http://www.mempko.com/darcs/neural/ cd神经 cmake。 使 cd演示/吃 吃。/

在我的本科论文中，我使用遗传编程来开发用于空中搜索和救援的合作搜索策略。我使用一个名为NetLogo(基于StarLogo)的开源代理建模平台作为世界模型。NetLogo是用java写的，因此提供了java api -所以GP框架需要基于java -我使用的一个叫做JGAP，还有另一个开源GP框架在java中，我知道叫做ECJ。

模拟运行起来非常慢(我认为这是由于NetLogo模型)，所以我的功能/终端集非常有限，限制了搜索空间。尽管如此，我还是想出了一些很好的解决办法。如果你有这种冲动，你可以在我的论文http://www.cse.unsw.edu.au/~ekjo014/z3157867_Thesis.pdf的第三章读到

我是一个研究使用进化计算(EC)来自动修复现有程序中的错误的团队的成员。我们已经在现实世界的软件项目中成功地修复了一些真实的错误(参见本项目的主页)。

这种EC修复技术有两种应用。

The first (code and reproduction information available through the project page) evolves the abstract syntax trees parsed from existing C programs and is implemented in Ocaml using our own custom EC engine. The second (code and reproduction information available through the project page), my personal contribution to the project, evolves the x86 assembly or Java byte code compiled from programs written in a number of programming languages. This application is implemented in Clojure and also uses its own custom built EC engine.

进化计算的一个优点是技术的简单性，使得编写自己的自定义实现不太困难。有关遗传规划的一个很好的免费的介绍性文本，请参阅遗传规划的现场指南。

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。