【发布时间】：2014-06-03 16:43:20
【问题描述】：
我目前正在用 GP 做实验，我想要一些已经用 GP 解决的测试问题。这样，我就知道基因编程将能够提供一个有效的解决方案。此外，更短更简单的测试用例会更好，因为我计划多次运行该算法。谢谢。
【问题讨论】：
标签： testing genetic-algorithm evolutionary-algorithm genetic-programming
【发布时间】：2014-06-03 16:43:20
【问题描述】：
这里列出了 GP 测试的更常见的基准问题。这些使用非常广泛，并且每个描述都应该很容易通过 Google 找到。对于每一个的非常全面的描述，包括合适的适应度函数和结果，如果可以的话，请参阅 Koza 的第一本遗传编程书（从那时起，该领域已经出现了一点，所以它们不是领先的结果，但你是不太可能找到更详尽的描述）。
布尔函数
- 偶校验
- 奇校验
- 多路复用器（3 位、6 位、11 位）
- 大多数
符号回归
- 四次多项式
- 其他功能太多了，不胜枚举
路径查找
- 人造蚂蚁（Santa Fe Trail）
- 割草机
- Tartarus 问题
- 电路设计
- 旅行推销员
控制
- 购物车居中
- 极平衡
迭代/递归
- 排序
- 列表还原
- 斐波那契数列
- 阶乘
GP 还成功测试了一系列其他问题，这里还有一些，尽管这些可能超出了您目前正在寻找的范围：
- 游戏，包括吃豆人女士、奥赛罗、马里奥
- 分类问题（蛋白质分类等）
- 调度
- 金融交易
- 双足运动
- 天线设计
如果您只是想从几个问题开始着手，看看算法是否有效并产生解决方案，那么我建议您从简单的符号回归开始（您试图找到一个数学公式） ，然后尝试更简单的布尔问题之一，例如偶数 3 奇偶校验或 6 位多路复用器。这些问题的好处是，您可以通过更改您尝试查找的公式或增加位数来轻松提高难度。
【讨论】：
这是一个interesting paper，关于将遗传算法应用于旅行推销员问题。不过，我敢肯定，如果您查看 JStor 或类似的期刊收藏，您可以找到针对大多数 NP 完全问题的遗传编程算法。 Here's a paper 例如，关于 SAT 求解器。
【讨论】：