最新的技術搭配多種其他軟體運用，使操作範圍更廣更方便
GeneHunter是利用最新型的遺傳算法，來優化問題的軟體。GeneHunter 加入一項於Microsoft Excel 的優化程式，能將使用者來自Microsoft Excel所產生的問題最佳化，另外也可從Microsoft Visual Basic或是VisualC 的連結程式庫做演算。 同時也支援其他Windows語言；此系列軟體廣泛運用於人工智慧，財經預測，決策支援，問題諮詢等各種需要分析的情況。
遺傳演算法運用在各領域專業分析
遺傳演算法是運用適者生存的進化方法來找出問題的最適答案，廣泛用於人工智慧，財經預測，決策支援，問題諮詢，銷售策略上。例如，通過調整在不同類型的廣告上花費的美元來最大限度地降低廣告預算的成本，同時達到不同人口群體中有針對性的廣告行銷方法，還有投資組合最優化的運用，證券交易所的預測，或人員調度問題等等，都可以透過這種適者生存的篩選方法來達到最優解法。
系統需求
Windows xp / Windows7 / Windows8 / Windows10
適用對象
1. 工程設計與製造業研發團隊：面對多參數結構設計或製程最佳化問題，GeneHunter 可快速搜尋最佳參數組合，縮短試誤週期並降低設計成本。
2. 財務分析與量化投資機構：需對投資組合配置、風險參數進行多目標最佳化，GeneHunter 提供彈性的適應函數設定，協助建構穩健的量化模型。
3. 學術研究與作業研究人員：處理 NP-hard 排程、路徑規劃或組合最佳化問題時，GeneHunter 的演化搜尋機制可有效突破傳統數學規劃的計算瓶頸。
核心使用情境
- 【場景：工廠生產排程最佳化】某製造業客戶面臨多機台、多訂單的複雜排程問題，傳統線性規劃方法耗時且難以處理動態變數。導入 GeneHunter 後，研發團隊將各項限制條件與目標函數設定為適應函數，軟體透過多代演化自動收斂至近最優排程方案，整體排程規劃時間縮短逾六成，並有效提升產線稼動率。
- 【場景：投資組合多目標最佳化】某量化投資團隊需同時最小化投資組合風險並最大化預期報酬，涉及數十檔資產的權重配置，解空間極為龐大。透過 GeneHunter 的多目標基因演算法，團隊快速生成 Pareto 最優解集合，協助決策者在風險與報酬之間做出有據可查的配置選擇，顯著提升模型建構效率。
- 【場景：工程結構參數設計】某機械設計工程師需針對特定承載條件找出最佳結構幾何參數組合，涉及材料厚度、形狀比例等多個連續變數。GeneHunter 整合至設計流程後，工程師只需定義設計限制與目標函數，軟體自動執行演化搜尋，大幅減少人工反覆模擬的次數，並找出傳統方法難以觸及的高效能設計方案。
常見問題 FAQ
Q：GeneHunter 適合沒有演算法背景的使用者嗎？
A：GeneHunter 提供圖形化介面與精靈式設定流程，使用者無需深入撰寫程式碼即可定義問題參數、適應函數與演化設定。具備基本最佳化概念的工程師或分析師即可上手，對於需要進階客製化的使用者，軟體亦支援腳本擴充功能。如需進一步了解版本差異或適用情境，歡迎透過 iQrator 詢問相關資訊。
