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C#中的遗传编程

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我一直在寻找一些适用于C#的优秀遗传编程示例。 是否有人知道好的在线/书籍资源？ 不知道是否有C#库适用于进化/遗传编程？
12个回答
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我建议您不要生成程序集，除非您确实需要，特别是如果您刚开始实现遗传算法。

当目标语言是函数式和动态类型时，遗传算法的实现最容易。这通常是为什么大多数遗传算法研究都是用LISP编写的原因。因此，如果您要在C#中实现它，最好定义自己的迷你“树语言”，让算法生成树，在运行每次算法迭代时只需解释树。

我在大学时做过这样的一个项目（在C#中实现遗传算法），那就是我采取的方法。

采用这种方式将使您具有仅有1个表示法（AST表示法），该表示法最适合执行和遗传算法“繁殖”步骤的优点。

另外，如果尝试生成程序集，您可能会向应用程序添加大量不必要的复杂性。目前，CLR不允许卸载App域中的程序集，除非销毁整个App域。这意味着您需要为每个生成的程序在每次算法迭代中启动单独的App域，以避免将巨大内存泄漏引入到应用程序中。总的来说，这样做只会增加许多额外的麻烦。

另一方面，解释的AST与任何其他对象一样可以进行垃圾回收，因此您不需要在多个应用程序域中操作。如果出于性能原因，您想要代码生成最终结果，可以稍后添加支持。但是，我建议您使用DynamicMethod类来完成这项工作。它将允许您在运行时动态将AST转换为已编译的委托。这将使您能够部署单个DLL，同时尽可能简化代码生成内容。此外，DynamicMethod实例也可以进行垃圾回收，因此您可以在遗传算法的一部分使用它们以加速运算。

实际上我发现生成的程序集工作得非常好，框架实现者可以隐藏大部分复杂性，使得通用算法实现者可以顺畅地使用。我们可以动态地在群集中部署带版本的程序集。 - Steve Severance
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你可能能够使用LINQ表达式树来实现遗传编程 -- 它比随机生成IL更有可能生成可用的东西。

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如果您对遗传算法或启发式优化感兴趣，您可能想看一下HeuristicLab。它已经开发了几年时间，自我们发布新版本以来已经有1.5年了。它是用C# 4编程的，并且具有漂亮的GUI。已经有许多算法可用，例如遗传算法、遗传编程、进化策略、局部搜索、Tabu搜索、粒子群优化、模拟退火等等。还实现了几个问题，例如车辆路径问题、旅行商问题、实际函数优化、背包问题、二次分配问题、分类、回归等等。也有教程，我们集成了协议缓冲区，因此您可以与外部程序进行解决方案评估的通信。它在GPL下获得许可。2009年，该软件获得了Microsoft奥地利创新奖。

我们还写了一本关于这个主题的书：遗传算法和遗传编程。

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你是指实际的遗传编程，而不是一般的遗传算法吗？

如果是这样，C#/.net并不是最适合它的语言。例如，LISP一直是GP的主要支柱。

然而，如果你必须使用C#/.net，你可能需要动态生成CIL / MSIL。你可以使用System.Reflection.Emit来实现，但我建议使用Mono.Cecil。虽然它缺乏良好的文档（就像反射发射一样），但它提供了更好的程序集发射和反射。

另一个问题是，在.NET框架中加载代码并稍后处理它不是那么容易。至少，你不能卸载程序集。你可以卸载应用程序域，但将代码加载到单独的应用程序域中，并在外部调用它的整个过程可能会变得非常混乱。.NET 3.5的System.Addin功能应该会使这个过程更加容易。

他确实指定了GP而不是GAs，但标签上却写着两者都有。 - Chris S
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你可以尝试使用GeneticSharp，它包含了所有经典的遗传算法操作，如选择、交叉、变异、重新插入和终止。它非常可扩展，你可以定义自己的染色体、适应度函数、种群生成策略以及上述所有操作。它可以用于许多类型的应用程序，如C#库和Unity 3D游戏，有一些示例在GTK#应用程序和Unity 3D跳棋游戏中运行。它还适用于Win和OSX。以下是如何使用该库的基本示例：
var selection = new EliteSelection();
var crossover = new OrderedCrossover();
var mutation = new ReverseSequenceMutation();
var fitness = new YourFitnessFunction();
var chromosome = new YourChromosome();
var population = new Population (50, 70, chromosome);

var ga = new GeneticAlgorithm(population, fitness, selection, crossover, mutation);

ga.Start();
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如果您对一个功能齐全的进化计算框架感兴趣，我已经将ECJ转换成了C# .NET 4.0。该软件包包括了原始ECJ Java项目的所有内容，包括所有工作样本。

此外，我编写了500个单元测试以验证转换的许多方面。但是还需要更多的测试。特别是分布式计算方面尚未全面测试。这是因为我计划从ECJ的简单套接字使用转换为更强大的WCF和WF策略。我还将重新设计该框架以利用TPL（任务并行库）。

无论如何，您可以在此处下载初始转换：

http://branecloud.codeplex.com

我还在将其他几个与“合成智能”研究相关的Java框架转换为.NET（只要我有时间）。

Ben

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Manning出版的书籍：“.NET元编程”在表达式树中专门介绍了GP的大部分内容。

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可以查看英文原文，
原文链接