目的 Geneticrypt 是一个对使用单字母替换密码加密的文本执行自动密码分析的项目。它依靠遗传算法来执行此任务。 该代码被编写为一个框架，用于通过利用接口对任何类型的问题执行任何类型的元启发式搜索。这使得扩展解决其他问题或通过不同的元启发式算法解决相同问题变得非常容易。 设计 模拟器可以实现 Simulator 接口或扩展 GeneticSimulator 类以实现其他元启发式算法，替代问题只需要实现 GeneSequence 接口即可放入。 代码分为3个子项目：core、cli和frontend。Core 是执行密码分析的主要库，而 cli 和 frontend 都是库各部分的用户界面，一个基于命令行，一个基于 GUI。

此代码使用遗传算法根据婚礼宾客彼此之间的密切程度来优化婚宴座位表。我选择使用以下键来确定接近度，尽管这可以根据作者的喜好进行修改。 亲密度：2000 = 配偶/日期 900 = 兄弟姐妹 700 = 父母/孩子 500 = 表亲 300 = 阿姨/侄女 100 = 朋友 0 = 不知道 5000 = 新娘/新郎 请注意，我必须创建一个特殊的新娘/新郎分数，因为我们俩都与参加婚礼的每个人关系密切，2000 分不足以确保我们坐在同一张桌子上。显然你想在你自己的婚礼上和你的新配偶坐在一起！ 获得密钥后，您必须创建一个包含所有婚礼宾客 x 所有婚礼宾客的矩阵，并根据每位宾客与其他宾客的关系对他们进行评分。这显然非常耗时，我认为可以通过用户输入其家谱的某种 GUI 来解决。这并不能解决分配亲密关系的问题，但是如果您有建议，请与我们联系！ 使用这个矩阵，您可以创建一个遗传算法，最大限度地提高整张桌子的紧密度，但要限制每张桌子上的客人数量（在我的例子中是 10）。在这个例子中，我选择了一个二元染色体（每个客人要么选择给定的桌子，要么不选择） 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.m

效果展示： https://user-images.githubusercontent.com/34769156/46087938-fd2ced00-c1c8-11e8-85fe-292bb6108554.gif 用法 要执行，请转到应用程序文件夹并运行 GA2.exe。该应用程序具有易于使用的 gui。

第一个命令加载另一个系统定义工具 (ASDF)。 第二个告诉 ASDF 在哪里可以找到我的项目。 第三个告诉 ASDF 加载我的项目（基于在我的 ga.asd 定义文件中找到的详细信息） 最后的命令运行程序来定位多边形，使其看起来像要模仿的位图。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

2010年左右的遗传算法入门视频讲解

效果展示： https://user-images.githubusercontent.com/36581610/50392983-e7c05400-0720-11e9-8c97-523f1e3687b7.gif https://user-images.githubusercontent.com/36581610/48689204-5c8af600-eb97-11e8-8deb-e0391667e4d7.PNG 神经网络 每个涂鸦都包含一个神经网络。神经网络有一个 5 个神经元的输入层、2 个 4 个神经元的隐藏层和一个 2 个神经元的输出层。 遗传算法 创建了 200 幅涂鸦，每幅涂鸦都有自己的神经网络。在所有涂鸦死后，选择一些得分最高的涂鸦来复制并创建一个由 200 个涂鸦组成的新种群。每一代都重复这个过程。 想象 涂鸦可以看到 5 个方向。在这些方向中的每一个上，涂鸦都可以看到到一个垫子的距离，如果那个方向上有一个垫子的话。

遗传算法解决5种多旅行商问题（mtsp）的matlab程序 分别为以下5中情况： 1.从不同起点出发回到起点（固定旅行商数量） 2.从不同起点出发回到起点（旅行商数量根据计算可变） 3.从同一起点出发回到起点 4.从同一起点出发不会到起点 5.从同一起点出发回到同一终点（与起点不同）

一个小型遗传算法框架，用 Clojure 编写

使用遗传算法的地震声学反演

简单遗传算法 纯 Haskell 中的简单并行遗传算法实现