Обучал нейронную сеть генетическим алгоритмом, понял, как разбогатеть

Ролик про обучение нейронной сети генетическим алгоритмом. В итоге удалось построить симуляцию искусственной жизни, способной к эволюции. 0:00 Приветствие 0:25 Описание реализации 2:48 Перезапуск эволюции в более суровых условиях 4:05 Добавляю возможность управлять количеством пищи в runtime 4:31 Взрывной рост 5:47 О неравенстве и как стать богатым 6:46 Генетический алгоритм в действии 7:52 Ухудшаем условия сцены до предела 8:32 Увеличиваем объем скрещивания и мутаций x2 10:41 Идеальный результат Приложение написано на Java. Реализация нейрона - это форк нейрона Onigiri. Провел рефакторинг, добавил методы клонирования, мутации, скрещивания с заданными вероятностями мутации. Канал Артема Onigiri - https://www.youtube.com/c/OnigiriScience Проект на Github - https://github.com/Fastto/SimulationOfEvolution Проект многослойного перцептрона - https://github.com/Fastto/NeuralNetwork4J (подключается, как модуль maven) О том, как реализован генетический алгоритм: Есть 2 лидерборда. Первый хранит лучших особей (съевших больше всего еды) сквозь все поколения. Второй содержит лучших особей предыдущего поколения. Когда стартует новое поколение, оно формируется из 6 множеств. 1. Скрещиваются случайные особи первого лидербрда с первым 2. Скрещиваются случайные особи первого лидербрда со вторым 3. Скрещиваются случайные особи второго лидербрда со вторым 4. Мутируют случайные особи первого лидерборда 5. Мутируют случайные особи второго лидерборда 6. Генерируются новые случайные особи Под скрещиванием подразумевается взятие одного нейрона случаным образом от одного из родителей. Под мутированием подразумевается изменение весов случайных нейронов на случаное небольшое значение. При старте поколения появляется определнная часть нежизнеспособных особей. В первую очередь они вымирают. После чего жизнеспособные наедают критическую массу для рождения потомства. При появлении потомка вес родителя пропорционально уменьшается. А также происходит мутация увета клетки, случайным образом по всем трем каналам RGB на величину от 0 до 2%