Typ | Variante | ||||
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1.3.2 7 APK | |||||
Größe: 4.72 MB Zertifikat: c47a5c6b9dc04883eca9f311825a76fa92a75cf5 SHA1-Signatur: 9775c92dfb19e40c10d23d220f9cd7765315f718 Die Architektur: universal Bildschirm-DPI: mdpi (160dpi), hdpi (240dpi), xhdpi (320dpi), xxhdpi (480dpi), xxxhdpi (640dpi) Gerät: laptop, tablet, phone | |||||
1.3.2 7 XAPK | |||||
Größe: 4.6 MB XAPK: 5.25 MB Zertifikat: c47a5c6b9dc04883eca9f311825a76fa92a75cf5 SHA1-Signatur: fa8d0dbd232ed205764b1a7682457192a6d8fbb5 Die Architektur: universal Bildschirm-DPI: ldpi (120dpi), mdpi (160dpi), tvdpi (213dpi), hdpi (240dpi), xhdpi (320dpi), xxhdpi (480dpi), xxxhdpi (640dpi) Gerät: phone | |||||
1.3.2 7 APK | |||||
Größe: 4.72 MB Zertifikat: c47a5c6b9dc04883eca9f311825a76fa92a75cf5 SHA1-Signatur: 825d7d6c6f23e6aaeadf579c4a9d3aac1b16f6c8 Die Architektur: universal Bildschirm-DPI: mdpi (160dpi), hdpi (240dpi), xhdpi (320dpi), xxhdpi (480dpi), xxxhdpi (640dpi) Gerät: phone |
Herunterladen Natural Selection Simulation APK frei
Eine einfache natürliche Auswahlsimulation für eine Population springender Bälle
Willkommen zur Natural Selection Simulation! Mit der Natural Selection Simulation App können Benutzer die natürliche Selektion einer Population von springenden Bällen oder Einzelpersonen direkt an ihren Fingerspitzen simulieren!
Mithilfe eines einfachen genetischen Algorithmus für maschinelles Lernen zeigt diese Simulation, wie sich Populationen entwickeln, um so lange wie möglich zu überleben, wobei der Spieler als selektive Kraft gegen die Bevölkerung fungiert.
Wie es funktioniert:
• Die Simulation funktioniert in Generationen oder Runden.
• Jede Generation, eine neue zufällige Population mit einer vorgegebenen Größe von Individuen (die Punkte, die Sie in der Simulation sehen), wird basierend auf der Fitness der Individuen der vorherigen Generation erzeugt. Die Fitness jedes Einzelnen ist die Gesamtzeit, die er überlebt hat. Je länger ein Einzelner überlebt, desto höher ist sein Fitness-Score.
• Mit dieser Fitnessmessung und vielen Generationen wird der genetische Algorithmus mit geringfügigen Abweichungen immer mehr „fitte“ Individuen hervorbringen - Individuen, die am längsten überlebt haben.
Spieler können verschiedene Einstellungen vornehmen, um zu sehen, wie natürliche Selektion eine Population formen kann.
Simulationseinstellungen:
1. Anzahl der Personen - Die Anzahl der Personen in der Bevölkerung. Dies ist die Anzahl der Punkte, die die Spieler sehen und auf dem Simulationsbildschirm antippen können. Mehr Individuen können mehr Chancen für Variabilität in der Bevölkerung bieten.
2. Zeit jeder Runde - Die Zeit, die während jeder Runde oder Generation in Millisekunden vergeht. Je kürzer die Zeitspanne, desto schneller müssen die Spieler auf die Personen tippen.
3. Hintergrundfarbe - Durch Ändern dieser Einstellung wird die Hintergrundfarbe des Simulationsbildschirms geändert. Dies kann bestimmten farbigen Personen einen Vorteil verschaffen, wenn sie diese Farbe ergänzen.
Einstellungen für genetische Algorithmen:
1. Mutationsrate - Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gen im Chromosom mutiert oder sich von 0 auf 1 ändert oder umgekehrt. Höhere Mutationsraten helfen gegen vorzeitige Konvergenz zu einer Lösung, jedoch auf Kosten einer größeren Variabilität in der Population und einer größeren Schwierigkeit, aktuelle konvergierte Lösungen aufrechtzuerhalten.
2. Turniergröße - Die Turniergröße bestimmt, wie groß eine Turnierpopulation sein wird. Jede Turnierpopulation besteht aus zufälligen Chromosomen, die zufällig aus der Population ausgewählt wurden (Wiederholungen in dieser App zulässig), wobei der Gewinner jedes Turniers für die Frequenzweiche ausgewählt wird. Größere Turniergrößen bedeuten, dass weniger fitte Personen die Chance haben, diese Turniere zu gewinnen.
3. Elite-Chromosomen - Dies ist die Anzahl der Chromosomen mit höchster Fitness, die von einer Generation zur nächsten unverändert bleiben. Je höher diese Zahl, desto weniger variabel wird die Bevölkerung von Generation zu Generation sein.
Vielen Dank für Zeit und Interesse an dieser Simulations-App! Teilen Sie uns Ihre Gedanken und Vorschläge mit, indem Sie uns über Folgendes kontaktieren:
E-Mail: [email protected]
Website: https://misterapps.weebly.com
Youtube: MisteR Apps
Mithilfe eines einfachen genetischen Algorithmus für maschinelles Lernen zeigt diese Simulation, wie sich Populationen entwickeln, um so lange wie möglich zu überleben, wobei der Spieler als selektive Kraft gegen die Bevölkerung fungiert.
Wie es funktioniert:
• Die Simulation funktioniert in Generationen oder Runden.
• Jede Generation, eine neue zufällige Population mit einer vorgegebenen Größe von Individuen (die Punkte, die Sie in der Simulation sehen), wird basierend auf der Fitness der Individuen der vorherigen Generation erzeugt. Die Fitness jedes Einzelnen ist die Gesamtzeit, die er überlebt hat. Je länger ein Einzelner überlebt, desto höher ist sein Fitness-Score.
• Mit dieser Fitnessmessung und vielen Generationen wird der genetische Algorithmus mit geringfügigen Abweichungen immer mehr „fitte“ Individuen hervorbringen - Individuen, die am längsten überlebt haben.
Spieler können verschiedene Einstellungen vornehmen, um zu sehen, wie natürliche Selektion eine Population formen kann.
Simulationseinstellungen:
1. Anzahl der Personen - Die Anzahl der Personen in der Bevölkerung. Dies ist die Anzahl der Punkte, die die Spieler sehen und auf dem Simulationsbildschirm antippen können. Mehr Individuen können mehr Chancen für Variabilität in der Bevölkerung bieten.
2. Zeit jeder Runde - Die Zeit, die während jeder Runde oder Generation in Millisekunden vergeht. Je kürzer die Zeitspanne, desto schneller müssen die Spieler auf die Personen tippen.
3. Hintergrundfarbe - Durch Ändern dieser Einstellung wird die Hintergrundfarbe des Simulationsbildschirms geändert. Dies kann bestimmten farbigen Personen einen Vorteil verschaffen, wenn sie diese Farbe ergänzen.
Einstellungen für genetische Algorithmen:
1. Mutationsrate - Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gen im Chromosom mutiert oder sich von 0 auf 1 ändert oder umgekehrt. Höhere Mutationsraten helfen gegen vorzeitige Konvergenz zu einer Lösung, jedoch auf Kosten einer größeren Variabilität in der Population und einer größeren Schwierigkeit, aktuelle konvergierte Lösungen aufrechtzuerhalten.
2. Turniergröße - Die Turniergröße bestimmt, wie groß eine Turnierpopulation sein wird. Jede Turnierpopulation besteht aus zufälligen Chromosomen, die zufällig aus der Population ausgewählt wurden (Wiederholungen in dieser App zulässig), wobei der Gewinner jedes Turniers für die Frequenzweiche ausgewählt wird. Größere Turniergrößen bedeuten, dass weniger fitte Personen die Chance haben, diese Turniere zu gewinnen.
3. Elite-Chromosomen - Dies ist die Anzahl der Chromosomen mit höchster Fitness, die von einer Generation zur nächsten unverändert bleiben. Je höher diese Zahl, desto weniger variabel wird die Bevölkerung von Generation zu Generation sein.
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Aktualisiert in
2022-03-24
Größe
4.72 MB
Aktuelle Version
1.3.2
Benötigt Android
4.0.3 and up
Inhaltsbewertung
Jedes Alter
Angeboten von
MisteR Apps
Entwickler [email protected]