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https://github.com/phillipe17macedo/genetic.algorithm.ga

Genetic Algorithm GA
https://github.com/phillipe17macedo/genetic.algorithm.ga

algorithm genetic-algorithm javascript

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Genetic Algorithm GA

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README 

        

# Algoritmo Genético (GA) - Criptoaritmética



Este repositório contém a implementação de um Algoritmo Genético (GA) em JavaScript, projetado para resolver problemas de criptoaritmética. O objetivo principal é encontrar mapeamentos entre letras e dígitos para satisfazer equações matemáticas como `SEND + MORE = MONEY`.



## Funcionamento Geral



O Algoritmo Genético simula um processo evolutivo inspirado na biologia. Ele utiliza técnicas de:

- **Seleção:** Escolha dos indivíduos mais aptos (menor erro).

- **Cruzamento (Recombinação):** Combinação de características de dois pais para criar filhos.

- **Mutação:** Alterações aleatórias para garantir diversidade genética.

- **Reinserção:** Substituição da população antiga por uma nova, priorizando os melhores indivíduos.



O processo continua por várias gerações até encontrar uma solução viável ou atingir o número máximo de iterações.



## Estrutura do Código



### Construtor

Configura o algoritmo:

- `tamanhoPopulacao`: Número de indivíduos na população.

- `geracoes`: Número de iterações.

- `problema`: Equação criptoarimética a ser resolvida.



### Principais Métodos



1. **`gerarIndividuo`:** Cria um indivíduo (permutação aleatória de dígitos de 0 a 9). Garante que cada letra será mapeada para um único dígito.

2. **`calcularAptidao`:** Calcula o erro absoluto entre os lados esquerdo e direito da equação para um indivíduo.

3. **`inicializarPopulacao`:** Gera a população inicial e calcula a aptidão de cada indivíduo.

4. **`selecionarPais`:** Seleciona os pais usando o método de torneio (três indivíduos aleatórios, escolhe o melhor).

5. **`cruzar`:** Realiza cruzamento por ponto de corte único entre dois pais, gerando dois filhos.

6. **`mutar`:** Altera dois genes aleatórios no indivíduo com base em uma probabilidade configurável.

7. **`reinserirPopulacao`:** Substitui a população antiga pelos melhores indivíduos da nova geração.

8. **`executar`:** Realiza o ciclo evolutivo, incluindo seleção, cruzamento, mutação e reinserção.



### Fluxo do Algoritmo



1. **Inicialização:** Criação da população inicial aleatória.

2. **Avaliação:** Cálculo da aptidão de cada indivíduo.

3. **Seleção:** Escolha dos indivíduos mais aptos para reprodução.

4. **Cruzamento:** Combinação de pais para gerar filhos.

5. **Mutação:** Alteração aleatória para evitar estagnação.

6. **Reinserção:** Substituição da população antiga pela nova.

7. **Iteração:** Repetição do processo por várias gerações.



## Exemplo de Uso



Selecione uma equação de criptoaritmética no front-end e clique em **Resolver**. O algoritmo calculará e exibirá o melhor mapeamento encontrado, junto com sua aptidão.



### Código Básico

```javascript

const problema = "SEND + MORE = MONEY";

const ag = new AlgoritmoGenetico(100, 50, problema);

const melhor = ag.executar();



console.log("Melhor solução encontrada:");

console.log("Indivíduo:", melhor.individuo);

console.log("Aptidão:", melhor.aptidao);

```



## Tecnologias Utilizadas



- **JavaScript:** Linguagem principal da implementação.

- **HTML/CSS:** Interface gráfica para entrada de problemas e exibição dos resultados.



## Repositório



Repositório oficial no GitHub: [genetic.algorithm.GA](https://github.com/Phillipe17Macedo/genetic.algorithm.GA.git)



## Contribuições



Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues ou enviar pull requests.



## Licença



Este projeto é licenciado sob a MIT License - veja o arquivo [LICENSE](LICENSE) para mais detalhes.