1. Fork este repositório e clone em sua máquina
2. Mude o diretório para genetic-rocket onde você o clonou;
3. Clique no arquivo index.html

O algoritmo genético é um método para resolver problemas de otimização restritos e não restritos que é baseado na seleção natural, o processo que impulsiona a evolução biológica. O algoritmo genético modifica repetidamente uma população de soluções individuais. Em cada etapa, o algoritmo genético seleciona os indivíduos aleatoriamente da população atual para serem pais e os utiliza para produzir as crianças para a próxima geração. Ao longo de gerações sucessivas, a população "evolui" em direção a uma solução ótima. Você pode aplicar o algoritmo genético para resolver uma variedade de problemas de otimização que não são adequados para algoritmos de otimização padrão, incluindo problemas nos quais a função objetivo é descontínua, não diferenciável, estocástica ou altamente não-linear.

O algoritmo genético usa três tipos principais de regras em cada etapa para criar a próxima geração da população atual:

• As regras de seleção selecionam os indivíduos, chamados pais, que contribuem para a população na próxima geração.

• As regras de crossover combinam dois pais para formar filhos para a próxima geração.

• As regras de mutação aplicam alterações aleatórias a pais individuais para formar filhos.

Esse projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.