Года четыре назад, в универе услышал о таком методе оптимизации, как генетический алгоритм. О нем везде сообщалось ровно два факта: он клёвый и он не работает. Вернее, работает, но медленно, ненадежно, и нигде его не стоит использовать. Зато он красиво может продемонстрировать механизмы эволюции. В этой статье я покажу красивый способ вживую посмотреть на процессы эволюции на примере работы этого простого метода. Нужно лишь немного математики, программирования и все это приправить воображением.

Кратко об алгоритме

Итак, что же такое генетический алгоритм? Это, прежде всего, метод многомерной оптимизации, т.е. метод поиска минимума многомерной функции. Потенциально этот метод можно использовать для глобальной оптимизации, но с этим возникают сложности, опишу их позднее.

Сама суть метода заключается в том, что мы модулируем эволюционный процесс: у нас есть какая-то популяция (набор векторов), которая размножается, на которую воздействуют мутации и производится естественный отбор на основании минимизации целевой функции. Рассмотрим подробнее эти процессы.

Аннотация

Всем привет. Эта статья — первая из цикла, посвященного теме генерации контента на основе музыки и звука. По факту, подобная генерация является достаточно сложной технической задачей, поэтому данный материал будет вводным, больше ориентированным на геймдизайн и общее понимание предмета, после чего мы с головой погрузимся в технические аспекты этой темы.

В данной статье мы рассмотрим специфический жанр игр, в которых контент генерируется на основе звука и музыки. Общая теория звука здесь приводиться не будет, но в материале вы сможете найти ссылки на источники информации и краткие описание тех терминов, которые мы будем использовать. Материал хоть и содержит техническую информацию по теории звука и программированию, но рассчитан на начинающую аудиторию. Иллюстрации сделаны своими силами и, так как я не художник, просьба не воспринимать их всерьез, они нужно только для лучшего понимания материала. Приятного чтения!

В третьей статье мы продолжим разбирать условия. В прошлый раз мы так и не посмотрели оптимизированные версии if-else.

Вот и вторая часть часть цикла. В ней мы будем разбирать условия. В этот раз попробуем другие уровни оптимизации, и посмотрим, как это может повлиять на код.

Вдохновением послужила эта статья: Разбираемся в С, изучая ассемблер. Продолжение так и не вышло, хотя тема интересная. Многие бы хотели писать код и понимать, как он работает. Поэтому я запущу цикл статей о том, как выглядит Си-код после декомпиляции, попутно разбирая основные структуры кода.