⚾ 棒球賽季規劃中的基因程式設計

👋 歡迎來到這個應用程式！

這個互動系統旨在優化解決整個棒球賽季行事曆的組織與後勤問題。為此，我們實施了一種直接受物種自然演化啟發的先進人工智慧技術。 🌿

基因程式設計涉及自動從初始族群中創建、評估並修改解決方案。這是透過執行仿生操作，如自然選擇、雜交與突變來達成的。在此環境中，每個生成的程式內部結構化為一棵表達樹，代表我們行事曆中潛在的解決方案。

該演算法持續使用嚴格的品質標準（適應 度函數）評估每棵樹，目標是繼承關鍵特徵並產生越來越有前景的新樹。 📈 這個過程會以演化循環重複，直到找到最優且最有效率的解決方案！

📖 系統操作指南

🔹 快速入門說明

要開始成功與示範互動，請依序遵循以下步驟：

1. 在你的行政面板中建立球隊、聯盟和錦標賽。 重要注意： 參賽隊伍總數必須為偶數。 👥
2. 確定參賽者後，前往上方面板，選擇你正在進行的比賽，並點擊綠色 的「運行優化」 按鈕，以建立自動賽程。

⚙️ AI 的內部邏輯與演算法流程

當軟體上線時，內部會發生什麼？以下是基於基因程式設計的逃避生命週期逐步解析：

1. 基底配置與超參數

會載入定義世代、初始族群規模，以及與交叉與基因組突變相關的機率的面板變數。

2. 運算子與結構區塊的定義（文法）

• 原始體： 是程式用來建立樹狀結構所執行的邏輯操作。
  • crear_juego(fecha, equipo_en_casa, equipo_de_visita, lista) -> lista
  • agregar_lista(lista, lista) -> lista
• 航廈： 表示比賽的常數資料或結構化基本變數。
  • Fecha (工作日總列表)
  • Equipo (無論是在主場還是客場)
  • Lista (空初始化器)
• 短暫的： 它們是純粹的隨機值，輸入到特定節點以注入數學變異性。
  • 隨機日期和隊伍。

3. 初始化、演化週期與趨同

3. 視覺化與取樣： 初始人口會被處理，並使用語法產生器渲染樹狀結構。
4. 能力傾向評估： 每個人 的適應度 值是根據累積距離（公里）及法規遵循度計算。
5. 自然選擇： 上一輪中表現最好的個體會被選中，作為新一代的生物學父母。
6. 雜交、突變與遺傳： 新個體是透過混合顯著樹的分支並在隨機節點中套用突變來創造的。
7. 迭代迴路： 評估、選擇與播放步驟依序重複，直到介面中設定的世代數完成。
8. 官方結果： 上一次版本中獲得的最佳球員會被驗證，其內部結構被儲存為最終的棒球錦標賽賽程。 🏆🎉