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歷史：論文（2026）
棒球賽季規劃中的基因程式設計。可行性與優化問題。電腦工程論文，ITAM。指導教授：Andrés Gómez de Silva Garza博士。於2026年7月23日核准。
問題所在
大聯盟在約180天內安排30支球隊共2,430場比賽。每支球隊會在不同城市間移動，距離因隊而異。2016年，西雅圖行駛76,683公里，芝加哥小熊隊行駛39,015公里。
找到總距離最短的賽程稱為錦標賽運輸問題（PTT）。這是一個NP難題：可能的賽程數量增長得非常快，無法全部檢查。
方法
基因程式設計（PG）由約翰·科扎於1992年提出，模仿演化。它創造一個解決方案族群，取出最佳方案，並結合並改造以形成新一代。
- 表示法：每個日曆都是一棵樹狀結構。其節點是像（日期、主場球隊、客隊）和
obtener_calendario，這些運算crear_juego會連結兩個比賽列表。 - 可行性（C1）： 每隊必須打正好符合錦標賽要求的比賽場次。值為0則表示賽程有效。
- 距離（C2）： 以哈弗辛公式計算的轉會總和，該公式依據每個體育場的座標計算。
- 軟體： 三個模組（規劃器、計算機與遺傳程式），搭配 DEAP 函式庫，與 Django 網頁應用程式分開。
結果
試試看30支球隊，每隊163場比賽，5場系列賽，20代。
| 方法 | 大概。穿越 | 大概。突變的 | 可行性（C1） | 總距離（C2） | 時間 |
|---|---|---|---|---|---|
| 隨機搜尋 | 0.0 | 0.0 | 0（有效） | 2,663,470.70 km 較短距離 | 200.25 s |
| 基因程式設計 | 0.8 | 0.2 | 0（有效） | 3,182,738.33 km | 3,337.81 s |
主要發現
基因程式設計並未超越隨機搜尋。 它提供了19.5%的距離，且花費的時間幾乎是17倍。最好的曆法總是來自最初的世代，而這是隨機的。
論文指出了以下原因：
- 通用的交叉與突變運算子會改變節點，卻不知道問題所在。它們幾乎總是產生無效的曆法。
- 適應度函數給予可行性比距離更重要的權重。無效的子總是輸給有效的父。
- 演算法很快收斂到局部最優解，只保留初始解。
負結果也是一個結果。這顯示表示和運算子的重要性與演算法同等重要。
未來工作
論文提出了情境運算子：與其隨機更換節點，不如交換整個序列或區塊，以保持日曆有效。他也提到量子運算，以同時探索多種配置。
時間軸
- · 論文文件的前官方版本。
- · 墨西哥城答辯。論文通過。
資料與引用
- 論文文件，官方前版本 (PDF, 4.8 MB, 西班牙語)
- 辯護陳述 (PDF, 2.9 MB, 西班牙語)
APA格式引用：
Brenes Valencia, L. P. (2026). Programación genética en la planificación de temporadas de béisbol (Tesis de Ingeniería en Computación). Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM), Ciudad de México, México.