遺傳演算法 - 應用領域

遺傳演算法主要用於各種最佳化問題，但它們也常用於其他應用領域。

在本節中，我們列出了一些經常使用遺傳演算法的領域。這些是 -

• 最佳化 − 遺傳演算法最常用於最佳化問題，在這些問題中，我們必須在給定的一組約束條件下最大化或最小化給定的目標函式值。整個教程都強調了解決最佳化問題的方法。

• 經濟學 − 遺傳演算法也用於描述各種經濟模型，例如蛛網模型、博弈論均衡求解、資產定價等。

• 神經網路 − 遺傳演算法也用於訓練神經網路，特別是迴圈神經網路。

• 並行化 − 遺傳演算法也具有非常好的並行能力，並且被證明是解決某些問題的非常有效的方法，並且也為研究提供了一個良好的領域。

• 影像處理 − 遺傳演算法也用於各種數字影像處理 (DIP) 任務，例如密集畫素匹配。

• 車輛路徑問題 − 具有多個軟時間視窗、多個倉庫和異構車隊。

• 排程應用 − 遺傳演算法也用於解決各種排程問題，特別是時間表問題。

• 機器學習 − 如前所述，基於遺傳的機器學習 (GBML) 是機器學習的一個利基領域。

• 機器人軌跡生成 − 遺傳演算法已被用於規劃機器人臂從一點移動到另一點所走的路徑。

• 飛機引數化設計 − 遺傳演算法已被用於透過改變引數和發展更好的解決方案來設計飛機。

• DNA 分析 − 遺傳演算法已被用於使用有關樣品的質譜資料來確定 DNA 的結構。

• 多模態最佳化 − 遺傳演算法顯然是多模態最佳化的非常好的方法，在多模態最佳化中，我們必須找到多個最優解。

• 旅行商問題及其應用 − 遺傳演算法已被用於解決 TSP，這是一個使用新穎的交叉和打包策略的著名組合問題。