76、进化计算及其相关技术在多领域的应用与发展

进化计算及其相关技术在多领域的应用与发展

1. 进化计算在营销领域的应用

进化计算（EC）在营销领域有着广泛的应用。它可以通过分析访客行为模式和运用线性遗传编程来挖掘用户与网络交互中的有用知识，这些知识可用于设计自适应网站、商业和支持服务、个性化设置以及网络流量分析等。

例如，Staples公司使用了由Waltham设计的Affinnova软件对其纸张品牌进行重新设计和推出。Affinnova运用遗传算法（GA）模拟消费者市场的进化，让强大的产品存活，弱小的产品淘汰。经过多代进化后，产生出最佳的设计方案。一个由750名消费者组成的小组从每一代设计中选出他们最喜欢的选项，软件会分析多代消费者的选择，以识别偏好模式。同时，调查还包含消费者的基本人口统计信息、消费观念和消费习惯等内容。客户可以对结果进行细分，了解不同设计对不同消费者的吸引力。此外，Affinnova的研究还有助于确定最能吸引消费者的图像和信息。

总体而言，EC作为一种全局优化方法，可应用于预测和数据挖掘，在营销领域具有很大的应用潜力。它能够从大量数据中提取和分析客户模式，预测购买趋势等。

2. 进化特征选择与构建

2.1 定义与原理

进化特征选择与构建（EFSC）是一种受生物启发的方法，用于对学习系统的输入数据进行显式修改。它利用进化计算（EC）构建从原始数据表示空间到二次表示空间的映射。

其中，进化特征选择（EFS）是从原始表示中去除一些特征，使得结果表示空间的维度不大于原始空间；进化特征构建（EFC）则是通过进化算法创建新的特征（派生属性），这些新特征可以补充或替代原始特征，因此EFS可视为EFC的一种特殊情况。

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