遗传算法 - 应用领域

遗传算法主要用于各种优化问题，但它们也经常用于其他应用领域。

在本节中，我们列出了遗传算法经常使用的一些领域。这些领域包括 −

• 优化 − 遗传算法最常用于优化问题，其中我们必须在给定的一组约束条件下最大化或最小化给定的目标函数值。解决优化问题的方法已在整个教程中重点介绍。

• 经济学 − GA 还用于表征各种经济模型，如蛛网模型、博弈论均衡解决方案、资产定价等。

• 神经网络 − GA 还用于训练神经网络，特别是循环神经网络。

• 并行化 − GA 也具有非常好的并行能力，并且被证明是解决某些问题的非常有效的手段，也为研究提供了一个很好的领域。

• 图像处理 − GA 还用于各种数字图像处理 (DIP) 任务，例如密集像素匹配。

• 车辆路线问题 − 具有多个软时间窗口、多个仓库和异构车队。

• 调度应用程序 − GA 还用于解决各种调度问题，特别是时间表问题。

• 机器学习 −如前所述，基于遗传学的机器学习 (GBML) 是机器学习中的一个小众领域。

• 机器人轨迹生成 − GA 已用于规划机器人手臂从一个点移动到另一个点所走的路径。

• 飞机的参数化设计 − GA 已用于通过改变参数和发展更好的解决方案来设计飞机。

• DNA 分析 − GA 已用于使用有关样本的光谱数据来确定 DNA 的结构。

• 多峰优化 − GA 显然是多峰优化的非常好的方法，我们必须在其中找到多个最优解决方案。

• 旅行商问题及其应用 − GA 已用于解决 TSP，这是一个使用新颖的交叉和包装策略的著名组合问题。