Ein typisches Szenario besteht darin, GA als Suchwerkzeug zu verwenden, um ein "innovatives" Design zu finden, das eine bereits existierende künstliche Lösung für gegebene Probleme verbessert.
Sobald eine solche Lösung gefunden wurde, kann sie sehr gut in der Produktion oder sogar in der Massenproduktion bei der Hardwareherstellung verwendet werden (denken Sie einfach, dass die erste Anwendung von GA als eine Optimierung des Designs für die Luftfahrt implementiert wurde) Teile).
Auch - über Software sprechen, die GAs in Echtzeit nutzt - im Falle von GA-gestützten maschinellen Lernens (es gibt ein Kapitel dazu auf David E. Goldberg GA Bibel ), genetische Algorithmen werden gehen 'live' und repräsentieren in der Tat die adaptive Engine des fraglichen Lösers.
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