Playground AI

Eksperymentuj z algorytmami AI bezpośrednio w przeglądarce.

Algorytm genetyczny

Algorytmy genetyczne to metoda optymalizacji inspirowana ewolucją biologiczną. Populacja rozwiązań-kandydatów ewoluuje przez selekcję najlepszych osobników, krzyżowanie ich cech i losowe mutacje. Ta metaheurystyka doskonale sprawdza się w problemach, gdzie przestrzeń rozwiązań jest ogromna i trudna do przeszukania klasycznymi metodami — np. w problemie komiwojażera.

Czego się nauczysz

  • Jak selekcja turniejowa wybiera najlepszych rodziców
  • Czym jest krzyżowanie i jak łączy cechy rozwiązań
  • Jak mutacja zapobiega zbieżności do optimum lokalnego
  • Jak funkcja fitness kieruje ewolucją populacji

Jak korzystać z wizualizacji

Rozwiązywanie problemu komiwojażera (TSP) algorytmem genetycznym. Populacja tras ewoluuje przez selekcję turniejową, krzyżowanie i mutację. Obserwuj jak najlepsza trasa skraca się z pokolenia na pokolenie. Kliknij LPM żeby dodać miasto, PPM żeby usunąć.

Ładowanie wizualizacji...

Poznaj teorię

Wizualizacja to świetny start, ale pełne zrozumienie wymaga teorii. Przeczytaj artykuł w bazie wiedzy, żeby dowiedzieć się jak to naprawdę działa pod maską.

Przeczytaj artykuł →