首先，Jonathan Koza的《遗传编程》(在亚马逊上)几乎是一本关于遗传和进化算法/编程技术的书，有很多例子。我强烈建议你去看看。

As for my own use of a genetic algorithm, I used a (home grown) genetic algorithm to evolve a swarm algorithm for an object collection/destruction scenario (practical purpose could have been clearing a minefield). Here is a link to the paper. The most interesting part of what I did was the multi-staged fitness function, which was a necessity since the simple fitness functions did not provide enough information for the genetic algorithm to sufficiently differentiate between members of the population.

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。

没有家庭作业。

1995年，我作为专业程序员的第一份工作是为标准普尔500指数期货编写一个基于遗传算法的自动交易系统。该应用程序是用Visual Basic 3 [!我不知道我当时是怎么做的，因为VB3甚至没有课程。

The application started with a population of randomly-generated fixed-length strings (the "gene" part), each of which corresponded to a specific shape in the minute-by-minute price data of the S&P500 futures, as well as a specific order (buy or sell) and stop-loss and stop-profit amounts. Each string (or "gene") had its profit performance evaluated by a run through 3 years of historical data; whenever the specified "shape" matched the historical data, I assumed the corresponding buy or sell order and evaluated the trade's result. I added the caveat that each gene started with a fixed amount of money and could thus potentially go broke and be removed from the gene pool entirely.

在对种群的每一次评估之后，幸存者被随机杂交(通过混合来自两个亲本的片段)，一个基因被选择为亲本的可能性与它产生的利润成正比。我还添加了点突变的可能性，让事情变得有趣一点。经过几百代这样的基因，我最终得到了一个基因群，它可以把5000美元变成平均约10000美元，而且没有死亡/破碎的可能性(当然是在历史数据上)。

Unfortunately, I never got the chance to use this system live, since my boss lost close to $100,000 in less than 3 months trading the traditional way, and he lost his willingness to continue with the project. In retrospect, I think the system would have made huge profits - not because I was necessarily doing anything right, but because the population of genes that I produced happened to be biased towards buy orders (as opposed to sell orders) by about a 5:1 ratio. And as we know with our 20/20 hindsight, the market went up a bit after 1995.

在学校的一次研讨会上，我们开发了一个基于音乐模式生成音乐的应用程序。该程序是在Java中构建的，输出是一个midi文件与歌曲。我们使用不同的GA方法来生成音乐。我认为这个程序可以用来探索新的组合。

我使用遗传算法(以及一些相关技术)来确定风险管理系统的最佳设置，该系统试图阻止淘金者使用偷来的信用卡来购买mmo游戏。该系统将接收数千笔具有“已知”值的交易(欺诈与否)，并找出最佳设置组合，以正确识别欺诈交易，而不会产生太多误报。

We had data on several dozen (boolean) characteristics of a transaction, each of which was given a value and totalled up. If the total was higher than a threshold, the transaction was fraud. The GA would create a large number of random sets of values, evaluate them against a corpus of known data, select the ones that scored the best (on both fraud detection and limiting the number of false positives), then cross breed the best few from each generation to produce a new generation of candidates. After a certain number of generations the best scoring set of values was deemed the winner.

创建用于测试的已知数据语料库是该系统的阿喀琉斯之踵。如果你等待退款，你在试图回应欺诈者时就会落后几个月，所以有人必须手动审查大量交易，以建立数据库，而不必等待太长时间。

这最终确定了绝大多数的欺诈行为，但在最容易欺诈的项目上，这一比例无法低于1%(考虑到90%的交易可能是欺诈，这已经相当不错了)。

我用perl完成了所有这些。在一个相当旧的linux机器上运行一次软件需要1-2个小时(20分钟通过WAN链路加载数据，其余时间用于处理)。任何给定代的大小都受到可用RAM的限制。我会一遍又一遍地运行它，稍微改变参数，寻找一个特别好的结果集。

总而言之，它避免了手动调整数十个欺诈指标的相对值所带来的一些失误，并且始终能够提出比我手动创建的更好的解决方案。AFAIK，它仍然在使用(大约3年后我写了它)。

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。：）