🧬 Algoritmos Genéticos

"La evolución de Darwin aplicada a la búsqueda de parámetros óptimos"

Selección Cruce Mutación
Módulo 6 de 12
🧬 Piénsalo así: Un algoritmo genético es como la evolución de las especies en time-lapse. Tienes una población de "criaturas" (conjuntos de parámetros). Las más aptas (mejor profit factor) se cruzan y tienen descendencia. De vez en cuando hay mutaciones (cambios aleatorios). Después de muchas generaciones, obtienes una criatura superior — tu estrategia optimizada.

Simulador de Evolución Genética

Estadísticas

Generación
0 / 0
Mejor Fitness
0.00
Fitness Promedio
0.00
Diversidad
100%

Población Actual

💡 Configura la población, generaciones y tasa de mutación, luego observa la evolución en tiempo real.