Simple Population Genetics Simulator

Участие в ProcJam 2018

Смоделируйте базовую популяционную генетику на ДНК поддельных существ. Рассмотрены концепции мутации, кроссовера, распределения приспособленности.

Попробуйте здесь – https://barrettotte.github.io/ProcJam-2018/WebGL/index.html

Ссылки:

•  Procedural Generation Jam 2018 – https://itch.io/jam/procjam 
• Сборка WebGL – попробуйте здесь – https://barrettotte.github.io/ProcJam-2018 /WebGL/index.html 
• Основной репозиторий – https://github.com/barrettotte/ProcJam-2018
• Эта идея была впервые реализована в Python, https://github. com/barrettotte/Population-Genetics-Sim 

Обзор:

• Этот скрипт будет имитировать поколение "существ" поколение за поколением.
•  Каждое существо имеет один аллель в своей «ДНК» для цвета и передается потомству на основе генетических основ (скрещивание, мутация).
• В зависимости от того, насколько аллель цвета существа близок к идеальному аллелю, ему присваивается значение приспособленности, которое влияет на его шансы на воспроизводство с другим существом.

Процесс:

• Инициализация – популяция N случайной ДНК
• Отбор – оценка приспособленности, создание пула для спаривания
• Размножение – повторение N раз, выбор родителей на основе "взвешенного случайного" спаривания скорость 
• Кроссовер — объединение ДНК каким-либо методом кроссовера 
• Мутация – мутация дочернего элемента на основе скорости мутации 
• Добавление дочернего элемента к новому gгенерация 
• Отменить старое заполнение 
• Повторить 

Дополнительный процесс:

•  Некоторый процент «лучших» фитнес-организмов будет размножаться бесполым путем, чтобы сохранить свою идеальную ДНК в пуле спаривания.
• Существует небольшая вероятность того, что случайный организм будет размножаться бесполым путем.
< /ул>