当你打算粉刷你的房子时，通常很难得到一个确切的颜色组合。通常，你脑海中有一些颜色，但它不是其中一种颜色，供应商向你展示。

昨天，我的GA研究员教授提到了一个发生在德国的真实故事(对不起，我没有更多的参考资料，是的，如果有人要求我可以找到它)。这个家伙(让我们称他为配色员)曾经挨家挨户地帮助人们找到确切的颜色代码(RGB)，这将是客户心目中的衣柜。下面是他的做法:

The color guy used to carry with him a software program which used GA. He used to start with 4 different colors- each coded as a coded Chromosome (whose decoded value would be a RGB value). The consumer picks 1 of the 4 colors (Which is the closest to which he/she has in mind). The program would then assign the maximum fitness to that individual and move onto the next generation using mutation/crossover. The above steps would be repeated till the consumer had found the exact color and then color guy used to tell him the RGB combination!

通过将最大适应度分配给接近消费者想法的颜色，配色员的程序增加了收敛到消费者想法的颜色的机会。我发现它很有趣!

现在我已经得到了一个-1，如果你计划更多的-1，请说明这样做的原因!

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。

当你打算粉刷你的房子时，通常很难得到一个确切的颜色组合。通常，你脑海中有一些颜色，但它不是其中一种颜色，供应商向你展示。

昨天，我的GA研究员教授提到了一个发生在德国的真实故事(对不起，我没有更多的参考资料，是的，如果有人要求我可以找到它)。这个家伙(让我们称他为配色员)曾经挨家挨户地帮助人们找到确切的颜色代码(RGB)，这将是客户心目中的衣柜。下面是他的做法:

The color guy used to carry with him a software program which used GA. He used to start with 4 different colors- each coded as a coded Chromosome (whose decoded value would be a RGB value). The consumer picks 1 of the 4 colors (Which is the closest to which he/she has in mind). The program would then assign the maximum fitness to that individual and move onto the next generation using mutation/crossover. The above steps would be repeated till the consumer had found the exact color and then color guy used to tell him the RGB combination!

通过将最大适应度分配给接近消费者想法的颜色，配色员的程序增加了收敛到消费者想法的颜色的机会。我发现它很有趣!

现在我已经得到了一个-1，如果你计划更多的-1，请说明这样做的原因!

在读完《盲人钟表匠》之后，我对道金斯所说的帕斯卡程序产生了兴趣，他开发了一个可以随着时间进化的生物模型。我对使用Swarm编写自己的程序很感兴趣。我没有画出他画的那些奇特的生物图形，但我的“染色体”控制着影响生物体生存能力的特征。他们生活在一个简单的世界里，可以与彼此和环境决一死战。

生物的生存或死亡部分取决于偶然性，但也取决于它们如何有效地适应当地环境，如何有效地消耗营养物质以及如何成功地繁殖。这很有趣，但也向我妻子证明了我是一个极客。

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。