遗传算法 - 应用领域

遗传算法主要用于各种优化问题，但它们也常用于其他应用领域。

在本节中，我们列出了一些经常使用遗传算法的领域。这些是 -

• 优化 − 遗传算法最常用于优化问题，在这些问题中，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。整个教程都强调了解决优化问题的方法。

• 经济学 − 遗传算法也用于描述各种经济模型，例如蛛网模型、博弈论均衡求解、资产定价等。

• 神经网络 − 遗传算法也用于训练神经网络，特别是循环神经网络。

• 并行化 − 遗传算法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方法，并且也为研究提供了一个良好的领域。

• 图像处理 − 遗传算法也用于各种数字图像处理 (DIP) 任务，例如密集像素匹配。

• 车辆路径问题 − 具有多个软时间窗口、多个仓库和异构车队。

• 调度应用 − 遗传算法也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，基于遗传的机器学习 (GBML) 是机器学习的一个利基领域。

• 机器人轨迹生成 − 遗传算法已被用于规划机器人臂从一点移动到另一点所走的路径。

• 飞机参数化设计 − 遗传算法已被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 − 遗传算法已被用于使用有关样品的质谱数据来确定 DNA 的结构。

• 多模态优化 − 遗传算法显然是多模态优化的非常好的方法，在多模态优化中，我们必须找到多个最优解。

• 旅行商问题及其应用 − 遗传算法已被用于解决 TSP，这是一个使用新颖的交叉和打包策略的著名组合问题。