遗传算法 (GA) 和 遗传编程 (GP) 是有趣的研究领域。
我想了解你使用 GA/GP 解决的特定问题，以及如果你没有自己编写，你使用了哪些库/框架。
问题：
- 你使用 GA/GP 解决了哪些问题？
- 你使用了哪些库/框架？
我正在寻找第一手经验，所以除非你有，否则请不要回答。
回答：
不是家庭作业。
我的第一份专业程序员工作（1995 年）是编写一个基于遗传算法的 S&P500 期货自动交易系统。该应用程序是用 Visual Basic 3 [!] 编写的，我不知道我当时是怎么做的，因为 VB3 甚至没有类。
该应用程序从一组随机生成的固定长度字符串（“基因”部分）开始，每个字符串对应于 S&P500 期货每分钟价格数据中的特定形状，以及特定的订单（买入或卖出）和止损和止盈金额。每个字符串（或“基因”）的盈利表现通过运行 3 年的历史数据进行评估；每当指定的“形状”与历史数据匹配时，我都会假设相应的买入或卖出订单并评估交易结果。我添加了一个警告，即每个基因都以固定的金额开始，因此可能会破产并完全从基因库中移除。
在每次对种群进行评估后，幸存者会随机杂交（只需混合两个亲本的位），基因被选为亲本的可能性与其产生的利润成正比。我还添加了点突变的可能性，以增添一些趣味。经过几百代的繁殖，我最终得到了一组可以将 5000 美元变成平均约 10000 美元且没有死亡/破产机会的基因（当然，在历史数据中）。
不幸的是，我没有机会实际使用这个系统，因为我的老板在不到 3 个月的时间里以传统方式交易损失了近 10 万美元，他失去了继续该项目的意愿。回想起来，我认为该系统会带来巨额利润 – 不是因为我一定做对了什么，而是因为我产生的基因群恰好以大约 5:1 的比例偏向于买入订单（而不是卖出订单）。而且正如我们事后诸葛亮所知，1995 年之后市场略有上涨。
