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
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。
其他回答
In 2007-9 I developed some software for reading datamatrix patterns. Often these patterns were difficult to read, being indented into scratched surfaces with all kinds of reflectance properties, fuzzy chemically etched markings and so on. I used a GA to fine tune various parameters of the vision algorithms to give the best results on a database of 300 images having known properties. Parameters were things like downsampling resolution, RANSAC parameters, amount of erosion and dilation, low pass filtering radius, and a few others. Running the optimisation over several days this produced results which were about 20% better than naive values on a test set of images unseen during the optimisation phase.
这个系统完全是从零开始编写的,我没有使用任何其他库。我并不反对使用这些东西,只要它们能提供可靠的结果,但是您必须注意许可兼容性和代码可移植性问题。
我做了一个完整的GA框架,命名为“GALAB”,解决了很多问题:
定位GSM ANTs (BTS)以减少重叠和空白位置。 资源约束项目调度。 进化图景的创造。(Evopic) 旅行推销员问题。 n -皇后和n -颜色问题。 骑士之旅和背包问题。 魔方和数独谜题。 字符串压缩,基于超字符串问题。 二维包装问题。 微型人工生命APP。 鲁比克难题。
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。
As part of my undergraduate CompSci degree, we were assigned the problem of finding optimal jvm flags for the Jikes research virtual machine. This was evaluated using the Dicappo benchmark suite which returns a time to the console. I wrote a distributed gentic alogirthm that switched these flags to improve the runtime of the benchmark suite, although it took days to run to compensate for hardware jitter affecting the results. The only problem was I didn't properly learn about the compiler theory (which was the intent of the assignment).
我本可以用现有的默认标志来播种初始种群,但有趣的是,算法发现了一个与O3优化级别非常相似的配置(但实际上在许多测试中更快)。
编辑:我还用Python写了我自己的遗传算法框架,只是使用popen命令来运行各种基准测试,尽管如果不是评估作业,我会看看pyEvolve。
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!