Симуляція Генетичного Алгоритму

Дослідіть еволюцію популяції та природну селекцію через інтерактивну симуляцію

Інтерактивна Симуляція

50
0.1
0.8
100

Популяція

Прогрес Еволюції

Статистика

Покоління: 0
Середня пристосованість: 0.00
Найкраща пристосованість: 0.00
Різноманітність: 0.00%

Найкращий Організм

Геном:
0000000000
Пристосованість: 0.00
Вік: 0

Еволюційні Події

Очікування запуску еволюції...

Теоретичні Основи

Що таке генетичний алгоритм?

Генетичний алгоритм — це метод оптимізації, що імітує процес природної еволюції. Він використовує принципи селекції, кросовера та мутації для пошуку оптимальних рішень у складних задачах.

Алгоритм працює з популяцією індивідуумів, кожен з яких представляє можливе рішення задачі у вигляді хромосоми (набору генів).

Основні операції

Селекція: Вибір найкращих індивідуумів для розмноження на основі їх пристосованості.

Кросовер: Обмін частинами хромосом між батьківськими парами для створення потомства.

Мутація: Випадкові зміни в генах для підтримки різноманітності популяції.

Математичні Основи

Функція пристосованості:
f(x) = Σ(x[i] * w[i])
Селекція (рулетка):
P(i) = f(i) / Σf(j)
Мутація:
x[i] = 1 - x[i] (з ймовірністю p)

Часті Запитання