1樓：don michael
需求是創造出來的。手機沒有發明出來之前，人們沒有手機需求，但是有通訊需求。進化演算法沒有發明之前，人們肯定沒有需求，但是有通過演算法優化程式的需求。
我能想到的幾種應用，物流排程，agv小車排程，機場空管指揮，工業設計。問題的關鍵是很少有人能遇見到演算法如何解決實際問題。
2樓：王潛龍
首先要會建立數學模型，如果數學模型建立的很雜，常規方法難以解出的話，進化演算法就有用武之地了。往往現實生活中，建立模型這一步難度大於用進化演算法去求解，所以進化演算法要在現實中用的好，你得首先會去抽象現實生活中的問題，樓上說的投資優化，得有金融學背景建立數學模型，再使用進化演算法尋找隱含的資訊指標。
3樓：陳哲
因為現在談mop大多和mcd(Multi-Criteria Dicision)扯上關係，所以就有個問題就是最終輸出是以解集的形式輸出而不是獨乙份的解，所以在現實生產中，使用這類元啟發演算法還需要有專業背景的人對解集篩選從而選出乙個解，因為這個問題許多公司更願意使用權重聚合法把多目標整成單目標來做，不只在網際網路行業，在所有行業多目標用的都不會太多。
就我個人知道的目前多目標應用表較多的就是創新型設計，用演算法生成一組符合條件但是形狀各不相同的平面或三維設計，然後供設計師選擇，比如珠寶設計、建築結構優化等等，而其中比較耳熟能詳有鳥巢和水立方=_=（當時聽yaoxin說這個，我也很詫異）
在IT領域上多目標應用或者說元啟發演算法感覺更多的是用來優化其他演算法的初始化引數，比如神級網路、機器學習等等。
4樓：
我只是舉個例子。這學期我們的乙個瑞士（SUPSI）來的外教就是從事這方面研究的，他做的是蟻群演算法。 按照他的說法，他們跟瑞士的運輸行業是有合作的，他們的研究成果可以直接給企業降低10%到20%的運輸成本。
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