遗传算法(GA)和遗传规划(GP)是一个有趣的研究领域。
我想知道你使用GA/GP解决的具体问题,以及如果你没有自己的库/框架,你使用了什么库/框架。
问题:
你用GA/GP解决过什么问题? 你使用了哪些库/框架?
我在寻找第一手的经验,所以请不要回答,除非你有。
遗传算法(GA)和遗传规划(GP)是一个有趣的研究领域。
我想知道你使用GA/GP解决的具体问题,以及如果你没有自己的库/框架,你使用了什么库/框架。
问题:
你用GA/GP解决过什么问题? 你使用了哪些库/框架?
我在寻找第一手的经验,所以请不要回答,除非你有。
当前回答
几周前,我提出了一个关于SO的解决方案,使用遗传算法来解决图布局的问题。这是一个约束优化问题的例子。
同样在机器学习领域,我用c/c++从头开始实现了一个基于ga的分类规则框架。 我还在一个示例项目中使用了GA来训练人工神经网络(ANN),而不是使用著名的反向传播算法。
此外,作为我研究生研究的一部分,我已经使用GA来训练隐马尔可夫模型,作为基于em的Baum-Welch算法的额外方法(还是在c/c++中)。
其他回答
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.
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。
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尝试使用标准几何和模拟退火式方程求解来计算校准参数是一场噩梦。
遗传算法在一个晚上就完成了,我创建了一个校准立方体来测试它。我知道立方体的精度很高,因此我的想法是,我的遗传算法可以为每个扫描单元进化一组自定义三角测量参数,以克服生产变化。
这招很管用。退一步说,我简直目瞪口呆!在大约10代的时间里,我的“虚拟”立方体(由原始扫描生成并根据校准参数重新创建)实际上看起来像一个立方体!经过大约50代之后,我得到了我需要的校准。