Список приложений генетического алгоритма - List of genetic algorithm applications

Это список генетический алгоритм (GA) приложения.

Естественные науки, математика и информатика

• Байесовский вывод связан с методами частиц в байесовской статистике и моделях скрытых цепей Маркова^[1][2]
• Искусственное творчество
• Химическая кинетика (газ и твердый фазы)
• Расчет связанные состояния и приближения локальной плотности
• Взлом кода, используя ГА для поиска больших пространств решений шифры за одну правильную расшифровку.^[3]
• Архитектура компьютера: использование GA для обнаружения слабых звеньев в приблизительное вычисление Такие как смотреть вперед.
• Конфигурационные приложения, особенно физические приложения оптимальных конфигураций молекул для конкретных систем, таких как C₆₀ (Buckyballs )
• Строительство лицевые композиты подозреваемых очевидцы в судебной медицине.^[4]
• Дата-центр / серверная ферма.^[5]
• Распределенная компьютерная сеть топологии
• Конструкция электронной схемы, известная как эволюционируемое оборудование
• Выбор функции за Машинное обучение^[6]
• Модели Фейнмана-Каца ^[7][8][9]
• Размещение файлов для распределенная система
• Фильтрация и обработка сигналов ^[10][11]
• Поиск аппаратных ошибок.^[12][13]
• Теория игры равновесное разрешение
• Генетический алгоритм производства набора правил
• Планирование приложений, включая график работы цеха и планирование в печатная плата сборка.^[14] Цель состоит в том, чтобы запланировать задания в зависимый от последовательности или среда настройки, не зависящая от последовательности, чтобы максимизировать объем производства при минимизации штрафов, таких как опоздания. Было показано, что планирование спутниковой связи для сети дальнего космоса НАСА извлекает выгоду из генетических алгоритмов.^[15]
• Учусь робот поведение с использованием генетических алгоритмов
• Обработка изображений: плотное совпадение пикселей^[16]
• Изучение базы нечетких правил с использованием генетических алгоритмов
• Оптимизация молекулярной структуры (химия)
• Оптимизация систем сжатия данных, например с использованием вейвлеты.
• Силовая электроника дизайн.^[17]
• Проблема коммивояжера и его приложения^[14]

Науки о Земле

• Климатология: Оценка поток горячего воздуха между атмосферой и морским льдом^[18]
• Климатология: Моделирование глобальная температура изменения^[19]
• Дизайн водный ресурс системы ^[20]
• Сети мониторинга подземных вод^[21]

Финансы и экономика

• Финансовая математика^[2][22]
  • Автоматизированное проектирование сложных торговых систем в финансовом секторе; видеть Автоматизированная торговая система
  • Оценка реальных опционов ^[23]
  • Оптимизация портфеля^[24]
• Генетический алгоритм в экономике
  • Представление рациональных агентов в экономических моделях, таких как модель паутины
  • то же самое, в Вычислительная экономика на основе агентов в общем

Социальные науки

• Дизайн антитеррористический системы ^[25]
• Лингвистический анализ, в том числе грамматическая индукция и другие аспекты Обработка естественного языка (НЛП), например, устранение неоднозначности слов.

Промышленность, менеджмент и инженерия

• Звуковой водяной знак вставка / обнаружение
• Управление доходами авиакомпаний^[26]
• Автоматизированное проектирование мехатронный системы, использующие графики облигаций и генетическое программирование (NSF)
• Автоматизированное проектирование промышленного оборудования по каталогам образцов рычагов.
• Автоматизированный дизайн, включая исследования композитный материал дизайн и многоцелевой проектирование автомобильных компонентов для ударопрочность, снижение веса и другие характеристики
• Автоматизированное планирование структурной инспекции^[27]
• Оптимизация загрузки контейнера
• Техника управления,^{[28][29][30][31]}
• Маркетинговый комплекс анализ
• Машиностроение^[32][33]
• Инфраструктура мобильной связи оптимизация.
• План цеха
• Поп-музыка рекордная продукция^[34]
• Контроль качества
• Сортировочная сеть
• Проблемы с расписанием, например составление неконфликтного расписания занятий для большого университета
• Проблема с маршрутизацией автомобиля ^[35]
• Оптимальное размещение подшипников ^[36]
• Компьютерное автоматизированное проектирование ^[37]

Биологические науки и биоинформатика

• Биоинформатика Выравнивание нескольких последовательностей^[38][39][40]
• Биоинформатика: РНК предсказание структуры^[41]
• Биоинформатика: Motif Discovery^[42]
• Биология и вычислительная химия^[43][44]
• Строительство филогенетические деревья.^[45]
• Профилирование экспрессии генов анализ.^[46]
• Лекарство: Поддержка принятия клинических решений в офтальмологии^[47] и онкология^[48]
• Вычислительная неврология: определение значений максимальной проводимости ионных каналов в биофизически детализированных моделях нейронов^[49]
• Сворачивание белков и белок /стыковка лигандов^[50][51]
• Выбор оптимальной математической модели для описания биологических систем
• Оперон прогноз.^[52]

Общие приложения

• Нейронные сети; особенно повторяющиеся нейронные сети^[53]
• Обучение персонала искусственные нейронные сети когда предварительно классифицированные обучающие примеры трудно получить (нейроэволюция )

Другие приложения

• Кластеризация с использованием генетических алгоритмов для оптимизации широкого спектра различных функций соответствия.^{[мертвая ссылка ][54]}
• Многомерные системы
• Мультимодальная оптимизация ^[55][56][57]
• Планирование производства по нескольким критериям^[58]
• Множественное население топологии и обмен методологии
• Мутационное тестирование
• Распараллеливание ГА / ВОП, включая использование иерархическая декомпозиция из проблемные области и дизайнерские помещения вложение нестандартных форм с помощью соответствие характеристик и ГА.
• Анализ редких событий ^[59][60]
• Решение задачи группировки компонентов машины, необходимой для сотовое производство системы
• Стохастическая оптимизация ^[61]
• Тактический актив распределение и международный капитал стратегии
• Беспроводные сенсорные / одноранговые сети.^[62]

Рекомендации

1. «Дель Мораль - Байесовская статистика». u-bordeaux1.fr. Архивировано из оригинал на 2012-05-01. Получено 2011-12-29.
2. учебник по генетическим моделям частиц
3. Иоахим де Зуттер
4. Крейг Аэн Стокдейл (1 июня 2008 г.). "A (r) эволюция в борьбе с преступностью". Судебно-медицинский журнал.
5. SymbioticSphere - Группа распределенных программных систем, Массачусетский университет, Бостон В архиве 2009-03-29 на Wayback Machine
6. «Эволюционные алгоритмы выбора характеристик». www.kdnuggets.com. Получено 2018-02-19.
7. "Сайт для моделей частиц Фейнмана-Каца". u-bordeaux1.fr. Архивировано из оригинал на 2012-05-01.
8. "обзорная статья о моделях генетических частиц". Архивировано из оригинал на 2012-05-01. Получено 2011-12-29.
9. «Формулы Фейнмана-Каца». u-bordeaux1.fr. Архивировано из оригинал на 2012-05-01. Получено 2011-12-29.
10. "ссылки на фильтры частиц". Архивировано из оригинал на 2012-05-01. Получено 2011-12-29.
11. учебник по генетическим моделям частиц
12. Хитоши Иба, Сумитака Акиба, Тэцуя Хигучи, Тайсуке Сато: ОШИБКИ: стратегия поиска на основе ошибок с использованием генетических алгоритмов. PPSN 1992:
13. Ибрагим В. и Амер Х .: Адаптивный генетический алгоритм для выбора тестового вектора СБИС
14. Маймон, Одед; Браха, Дан (1998). «Подход на основе генетического алгоритма к планированию печатных плат на одной машине» (PDF). Международный журнал производственных исследований. 36 (3): 3. CiteSeerX  10.1.1.129.9504. Дои:10.1080/002075498193688.
15. Гийом, Александр; Ли, Сонвон; Ван, Йоу-Фанг; Чжэн, Хуа; Ховден, Роберт; Чау, Савио; Дун, Ю-Вэнь; Террил, Ричард Дж. (2007). «Планирование сети дальнего космоса с использованием эволюционных вычислительных методов». 2007 IEEE Aerospace Conference. С. 1–6. Дои:10.1109 / AERO.2007.352900. ISBN  978-1-4244-0524-4. S2CID  15862933.
16. А. душ Сантуш-Паулино, Ж.-К. Небель и Ф. Флорез-Ревуэльта (2014) Эволюционный алгоритм для плотного сопоставления пикселей при наличии искажений, Конференция EvoStar, Гранада, Испания, 23–25 апреля 2014 г.
17. Цзюнь Чжан; Chung, H.S.H .; Lo, W.L. (2006). «Псевдоэволюционные генетические алгоритмы оптимизации силовых электронных схем» (PDF). IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews). 36 (4): 590–598. Дои:10.1109 / TSMCC.2005.855497. Архивировано из оригинал (PDF) на 2011-07-07. Получено 2010-08-09.
18. Каролина Станиславская; Кшиштоф Кравец; Тимо Вихма (15 июля 2015 г.). «Генетическое программирование для оценки теплового потока между атмосферой и морским льдом в полярных регионах».
19. Каролина Станиславская; Кшиштоф Кравец; Збигнев В. Кундзевич (апрель 2012 г.). «Моделирование глобальных изменений температуры с помощью генетического программирования». Компьютеры и математика с приложениями.
20. Zhang, S.X .; Бабович, В. (2012). «Реальные варианты подхода к проектированию и архитектуре систем водоснабжения с использованием инновационных водных технологий в условиях неопределенности». Журнал гидроинформатики. 14 (1): 13–29. Дои:10.2166 / гидро. 2011.078.
21. Оптимизация сетей мониторинга уровня воды в водоносном горизонте равнины Восточной Снейк с использованием метода генетического алгоритма на основе кригинга Геологическая служба США
22. "Дель Мораль - Финансовая математика". u-bordeaux1.fr. Архивировано из оригинал на 2012-12-11. Получено 2011-12-29.
23. Zhang, S.X .; Бабович, В. (2011). «Эволюционная структура реальных опционов для проектирования и управления проектами и системами со сложными реальными опционами и условиями исполнения». Системы поддержки принятия решений. 51 (1): 119–129. Дои:10.1016 / j.dss.2010.12.001. S2CID  15362734.
24. Сефиан, Слиман и Бенбузиан, Мохамед (2012). Выбор портфеля с использованием генетического алгоритма В архиве 2016-04-29 в Wayback Machine, Журнал прикладных финансов и банковского дела, Vol. 2, No. 4 (2012): pp. 143-154.
25. Buurman, J .; Zhang, S.X .; Бабович, В. (2009). «Снижение риска за счет реальных вариантов проектирования систем: пример создания системы защиты морской области». Анализ риска. 29 (3): 366–379. Дои:10.1111 / j.1539-6924.2008.01160.x. PMID  19076327. S2CID  36370133.
26. Алоизиус Джордж, Б. Р. Раджакумар, Д. Бину, (2012) «Система принятия решений об открытии / закрытии терминала бронирования авиакомпаний на основе генетического алгоритма»
27. Ellefsen, K.O .; Lepikson, H.A .; Альбиз, Дж. К. (2017). «Многобъективное планирование пути покрытия: обеспечение автоматизированной проверки сложных реальных структур». Прикладные мягкие вычисления. 61: 264–282. arXiv:1901.07272. Дои:10.1016 / j.asoc.2017.07.051. HDL:10852/58883. ISSN  1568-4946. S2CID  6183350.
28. "CiteSeerX - Системы управления переключением запросов цитирования и автоматизация их проектирования с помощью генетических алгоритмов". psu.edu.
29. Li, Y .; и другие. (1996). «Генетический алгоритм автоматизированного подхода к проектированию систем управления скользящим режимом». Int J Control. 63 (4): 721–739. CiteSeerX  10.1.1.43.1654. Дои:10.1080/00207179608921865.
30. Институциональный репозиторий Университета Лафборо. handle.net (Тезис). Университет Лафборо. 2010-01-18. HDL:2134/5806.
31. Патраску, М. (2015). «Генетически усовершенствованная конструкция модального контроллера для сейсмической вибрации в нелинейной конфигурации с несколькими демпферами». Труды Института инженеров-механиков, часть I. 229 (2): 158–168. Дои:10.1177/0959651814550540. S2CID  26599174.
32. «Генетические алгоритмы инженерной оптимизации» (PDF).
33. «Приложения эволюционных алгоритмов в машиностроении».
34. "В такт байта". Новости BBC. 1998-07-01. Получено 2010-05-03.
35. Видаль Т., Крейник Т.Г., Жендро М., Лахричи Н., Рей В. (2012). «Гибридный генетический алгоритм для задач с множеством точек и периодических маршрутов транспортных средств». Исследование операций. 60 (3): 611–624. Дои:10.1287 / opre.1120.1048.
36. Лю, Шибин; Ян, Бинген (2017). «Оптимальное размещение резиновых подшипников с водяной смазкой для снижения вибрации гибких многоступенчатых роторных систем». Журнал звука и вибрации. 407: 332–349. Bibcode:2017JSV ... 407..332L. Дои:10.1016 / j.jsv.2017.07.004.
37. Li, Y .; и другие. (2004). «CAutoCSD - Эволюционный поиск и оптимизация позволили проектировать компьютерную автоматизированную систему управления». Международный журнал автоматизации и вычислений. 1 (1): 76–88. Дои:10.1007 / s11633-004-0076-8. S2CID  55417415.
38. Гондро К., Кингхорн Б.П. (2007). «Простой генетический алгоритм для множественного выравнивания последовательностей». Генетика и молекулярные исследования. 6 (4): 964–982. PMID  18058716.
39. Notredame C, Хиггинс Д.Г. (1995). «SAGA - генетический алгоритм для множественного выравнивания последовательностей». Исследования нуклеиновых кислот. 24 (8): 1515–24. Дои:10.1093 / nar / 24.8.1515. ЧВК  145823. PMID  8628686.
40. "Домашняя страница Notredame Lab - Сравнительная биоинформатика". tcoffee.org.
41. ван Батенбург Ф.Х., Гультяев А.П., Плей Ч.В. (1995). «Генетический алгоритм, запрограммированный APL для предсказания вторичной структуры РНК». Журнал теоретической биологии. 174 (3): 269–280. Дои:10.1006 / jtbi.1995.0098. PMID  7545258.
42. Вонг, Ка-Чун; Пэн, Чэнбинь; Вонг, Ман-Хон; Леунг, Квонг-Сак (2011). «Обобщение и изучение представлений последовательности связывания белок-ДНК с помощью эволюционного алгоритма». Мягкие вычисления. 15 (8): 1631–1642. Дои:10.1007 / s00500-011-0692-5. S2CID  18253131.
43. "Дель Мораль - Биология и химия". u-bordeaux1.fr. Архивировано из оригинал на 2012-05-01. Получено 2011-12-29.
44. "статья о моделях генетических частиц". Архивировано из оригинал на 2012-05-01. Получено 2011-12-29.
45. Hill T, Lundgren A, Fredriksson R, Schiöth HB (2005). «Генетический алгоритм для крупномасштабного филогенетического анализа белков с максимальной экономией». Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Общие предметы. 1725 (1): 19–29. Дои:10.1016 / j.bbagen.2005.04.027. PMID  15990235.
46. К CC, Воградский J (2007). «Параллельный генетический алгоритм для классификации паттернов одного класса и его применение для профилирования экспрессии генов Streptomyces coelicolor». BMC Genomics. 8: 49. Дои:10.1186/1471-2164-8-49. ЧВК  1804277. PMID  17298664.
47. Кшиштоф Кравец; Миколай Павляк (10 апреля 2015 г.). «Генетическое программирование с альтернативными драйверами поиска для обнаружения кровеносных сосудов сетчатки».
48. Фицджеральд, Джинни, Райан, Конор, Медернах, Дэвид и Кравец, Кшиштоф (15 июля 2015 г.). «Комплексный подход к обнаружению рака груди 1 стадии».
49. Ван Гейт, Вернер; Геверт, Майкл; Чиндеми, Джузеппе; Рёссерт, Кристиан; Курколь, Жан-Дени; Muller, Eilif B .; Шюрманн, Феликс; Сегев, Идан; Маркрам, Генри (7 июня 2016 г.). «BluePyOpt: Использование программного обеспечения с открытым исходным кодом и облачной инфраструктуры для оптимизации параметров модели в нейробиологии». Границы нейроинформатики. 10: 17. arXiv:1603.00500. Bibcode:2016arXiv160300500V. Дои:10.3389 / fninf.2016.00017. ЧВК  4896051. PMID  27375471.
50. Уиллетт П. (1995). «Генетические алгоритмы в молекулярном распознавании и дизайне». Тенденции в биотехнологии. 13 (12): 516–521. Дои:10.1016 / S0167-7799 (00) 89015-0. PMID  8595137.
51. «Прогнозирование структуры белка на решетчатой ​​модели с помощью методов мультимодальной оптимизации». acm.org.
52. Ван С., Ван И, Ду В, Сунь Ф, Ван Х, Чжоу Ц, Лян И (2007). «Генетический алгоритм, управляемый множеством подходов, с приложением к предсказанию оперонов». Искусственный интеллект в медицине. 41 (2): 151–159. Дои:10.1016 / j.artmed.2007.07.010. PMID  17869072.
53. «Применение генетических алгоритмов к рекуррентным нейронным сетям для изучения сетевых параметров и архитектуры». arimaa.com.
54. Ауффарт, Б. (2010). Кластеризация с помощью генетического алгоритма со смещенным оператором мутации. WCCI CEC. IEEE, 18–23 июля 2010 г. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.170.869^{[постоянная мертвая ссылка ]}
55. Вонг, Ка-Чун; Леунг, Квонг-Сак; Вонг, Ман-Хон (2010). Влияние пространственной локальности на эволюционный алгоритм мультимодальной оптимизации. Конспект лекций по информатике. 6024. С. 481–490. CiteSeerX  10.1.1.655.5490. Дои:10.1007/978-3-642-12239-2_50. ISBN  978-3-642-12238-5.
56. «Эволюционный алгоритм с видоспецифическим взрывом для мультимодальной оптимизации». acm.org.
57. Вонг, Ка-Чун; Ву, Чун-Хо; Mok, Ricky K.P .; Пэн, Чэнбинь; Чжан, Чжаолей (2012). «Эволюционная мультимодальная оптимизация с использованием принципа локальности». Информационные науки. 194: 138–170. Дои:10.1016 / j.ins.2011.12.016.
58. Багчи Тапан П (1999). Многокритериальное планирование с помощью генетических алгоритмов. Kluwer Academic. ISBN  978-0-7923-8561-5.
59. «Дель Мораль - Редкие события». u-bordeaux1.fr. Архивировано из оригинал на 2012-04-23. Получено 2011-12-29.
60. "обзорная статья". Архивировано из оригинал на 2016-04-29. Получено 2011-12-29.
61. «Дель Мораль - Оптимальный контроль». u-bordeaux1.fr. Архивировано из оригинал на 2012-05-08. Получено 2011-12-29.
62. BiSNET / e - Группа распределенных программных систем, Массачусетский университет, Бостон В архиве 2009-06-22 на Wayback Machine