我想知道在商业代码中找到遗传算法方法是多么常见.
在我看来,某些类型的调度程序可以从GA引擎中受益,作为主算法的补充.
遗传算法已在商业上广泛使用.优化列车路线是一种早期应用.最近,战斗机使用GA来优化机翼设计.我在工作中广泛使用了GA来为具有极大搜索空间的问题生成解决方案.
许多问题不太可能从GA中受益.我不同意托马斯他们太难理解了.GA实际上非常简单.我们发现,从优化GA到可能困难的特定问题可以获得大量知识,并且一直管理大量并行计算仍然是许多程序员的问题.
从GA中受益的问题将具有以下特征:
编码潜在解决方案的好方法
计算数值分数以评估解决方案质量的方法
一个大型的多维搜索空间,答案是不明显的
一个好的解决方案足够好,不需要完美的解决方案
有许多问题可能会从GA中受益,并且将来可能会更广泛地部署.我认为,GA比最先进的工程更多地用于尖端工程,但是大多数人(比如我的公司)都非常密切地保护这些秘密.事实上很久之后才发现使用了GA.
大多数处理"正常"应用程序的人可能对它们没有多大用处.
如果您想查找示例,请查看Postgres的Query Planner.它使用了许多技术,其中一种恰好是遗传.
http://developer.postgresql.org/pgdocs/postgres/geqo-pg-intro.html