Darwin

Darwin è un simulatore di evoluzione 2D che utilizza algoritmi genetici per simulare l'evoluzione di due specie: predatori e prede. Il progetto dimostra i principi dell'evoluzione naturale attraverso selezione, riproduzione, mutazione e adattamento ambientale.

Funzionamento

Vengono creati randomicamente due pool di specie, prede e predatori che interagiranno all'interno del mondo della simulazione, avendo come obiettivo primario la riproduzione.

Schermate

• Menu: Configurazione parametri di simulazione
• Simulazione: Visualizzazione in tempo reale
• Statistiche: Analisi dettagliate dei risultati

Analisi e Report

Statistiche Disponibili

• Popolazioni: Conteggio in tempo reale
• Sopravvivenza: Percentuali di sopravvivenza
• Evoluzione Genetica: Media dei tratti per specie
• Riproduzioni: Numero totale di nuove nascite

A fine simulazione c'è la possibilita di esportare dei grafici in formato png

Genomi delle Specie

Predatori

• Velocità: Velocità di movimento (1-100)
• Visione: Raggio visivo a cono (1-100)
• Stamina: Capacità energetica massima (1-100)
• Forza Attacco: Potenza degli attacchi (1-100)

Prede

• Velocità: Velocità di movimento (1-100)
• Visione: Raggio visivo a 360° (1-100)
• Stamina: Capacità energetica massima (1-100)
• Resistenza: Resistenza agli attacchi (1-100)

Meccaniche di Gioco

Comportamenti

• Predatori: Cacciano le prede, si riproducono
• Prede: Evitano i predatori, mangiano cibo, si riproducono

Sistema Energetico

• Consumo: L'energia diminuisce con movimento e tempo
• Rigenerazione: Mangiare cibo ripristina l'energia
• Morte: Quando finisce l'energai o si viene mangiati

Riproduzione

• Soglia: Punteggio di 100 per potersi riprodurre
• Crossover: Combinazione genetica uniforme tra due genitori
• Mutazione: Variazioni casuali nei geni della prole

Installazione

# Clona il repository
git clone <repository-url>
cd darwin_ai

# Crea il virtual env
make venv

# Attiva il venv
source .venv/bin/activate

# Installa le dipendenze
make deps

# Avvia la simulazione
make run

Sviluppi Futuri

Funzionalità Pianificate

• Più specie
• Aggiunta di nicchie ecologiche(biomi)
• Ambiente dinamico con stagioni
• Malattie e immunità
• Migrazione e dispersione
• Interfaccia web

Miglioramenti Tecnici

• Ottimizzazione performance
• AI avanzata per comportamenti
• Serializzazione delle simulazioni
• API per esperimenti automatizzati
• Testing automatizzato

Contribuire

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