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。

在大学期间，我们使用NERO(神经网络和遗传算法的结合)来教游戏中的机器人做出智能决策。非常酷。

这是一段时间以前的事了，但我滚动了一个GA来进化实际上是图像处理内核的东西，以从哈勃太空望远镜(HST)图像中去除宇宙射线痕迹。标准的方法是用哈勃望远镜进行多次曝光，只保留所有图像中相同的东西。由于HST时间是如此宝贵，我是一个天文学爱好者，最近参加了进化计算大会，我考虑使用GA来清理单次曝光。

这些个体以树的形式存在，以3x3像素的区域作为输入，执行一些计算，并决定是否以及如何修改中心像素。通过将输出图像与用传统方法(即叠加曝光)清理的图像进行比较来判断适合度。

这实际上是可行的，但还不足以让我们放弃原来的方法。如果我的论文没有时间限制，我可能已经扩展了算法可用的遗传部分。我很确定我可以大大提高它。

使用的库:如果我没记错的话，用于天文图像数据处理和I/O的IRAF和cfitsio。

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

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。