什么是“你好世界！”遗传算法的好处？答案

【问题标题】：What's the "Hello World!" of genetic algorithms good for?什么是“你好世界！”遗传算法的好处？
【发布时间】：2010-10-16 04:27:22
【问题描述】：

我发现了这个 very cool C++ sample ，字面意思是“Hello World！”遗传算法。

我因此决定用 C# 重新编写整个代码，结果是 this。

现在我问自己：是否有任何实际应用可以从一组随机字符串开始生成目标字符串？

编辑：我在推特上的好友刚刚在推特上说“对于转录类型的东西（例如翻译）很有用。不一定是猴子的”。我希望我有一个线索。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

在从一组随机字符串开始生成目标字符串方面是否有任何实际应用？

当然。想象一下您知道如何评估特定字符串的适合度，并且选择是离散的并且以某种方式受到约束的任何场景：

【讨论】：

我不确定我得到了“发音”的例子
假设您想从一些随机字符串中找到一个可发音的名称，并且您有一些方法可以评估每个名称的发音程度。你能看到 GA 是如何随机排列字符串直到达到具有高“发音”（适应度）的东西吗？
是的，我明白了——这一切都归结为了解正确的适应度函数。所以在发音的情况下，它必须与辅音和人声配对或类似的smt有关。
说的差不多。编写 GA 最难的部分通常是选择合适的适应度函数。
你会感到惊讶。毕竟，生活是一个很长的镜头，而我们就在这里。 ;)

【解决方案2】：

没有。每次运行 GA 时，您都在给它最终的答案。这非常适合展示 GA 的工作原理以及它的强大功能，但除此之外没有任何目的。

【讨论】：

我完全不同意这个；您不需要知道运行 GA 的“答案”是什么。事实上，有时没有答案——就像在我的“选择一个可发音的名字”示例中一样。 GA 尤其擅长这类事情。
你确实需要知道一个特定的答案有多好（这就是适应度函数的用途）。但除此之外，它是肉汁。
是的，运行 GA 并不总是需要知道答案。但是，您为这个特定的实现做了。他的问题不是关于一般的 GA，而是关于这个特定的实现。
好吧，我同意凯文的观点。我见过这类 GA 示例。它们非常适合作为示例，但仅此而已，因为您已经知道答案。 GA 有意义的地方是您不知道答案，或者没有“一个答案”，而是提高效用程度。
（在某种意义上，我也同意 John 的观点……他的意思是——我相信——GA 可以非常有价值，从 GA 中获取价值的应用程序遵循与此相同的原则示例）。

【解决方案3】：

您可以编写一个使用 IronPython 等动态语言编写代码的 EA，其目标是创建以下代码：a) 执行时不会崩溃；b) 分析股票市场并智能地买卖股票。

这是对必要的非常简单的看法，但这是可能的。您将需要一个为 IronPython 代码（技术指标等）提供大量方法的主机和一个报价数据库。

不只是生成任何旧的随机代码也很聪明，以免您格式化自己的硬盘驱动器。您需要一个沙箱，您需要限制可访问的命名空间，并且您需要提供时间限制以避免无限循环。您还可以提供语义指南，允许它选择适当的批准关键字，而不是仅仅将随机字母串在一起——这将大大加快进化速度。

所以，我参与了一个项目，除了 EA 之外什么都做。我们有一个接收来自纳斯达克的实时股票报价的卫星天线，一个具有 API 的交易服务，以及一个在报价进入时做出决策的原始决策“大脑”。

可悲的是，其中一位合伙人突然出局，辞掉了工作，分叉了项目（得到了自己的菜，等等），并开始使用尚未准备好的逻辑进行交易。他损失了一大笔钱。事实证明，对于某些人来说，这种类型的项目距离普通赌博仅一步之遥。但无论如何，该项目在那之后有点失败了。但是，发展逻辑部分是缺失的环节。而且我知道有人在做这种事情。

【讨论】：

【解决方案4】：

我在 2 个现实生活中的研究问题中使用了 GA。

一个是功率优化问题（最大化打开的电器数量，满足每个电器的可用功率限制和服务保证）

另一个是无线网络优化，在固定设备预算的情况下最大化覆盖区域

【讨论】：

【解决方案5】：

GA 有一个主要缺点，它通常以基因速度工作，因此在一些严重的时间依赖性项目中使用它是相当冒险的。

【讨论】：