EvoSphere

Локальные правила, наблюдаемая популяция

Пример предполагаемого маршрута; не демонстрация текущего live-релиза.

1. Задать условия среды и ресурсы.
2. Наблюдать решения и взаимодействия агентов.
3. Проследить наследование и изменение признаков.
4. Сравнить поведение популяции при изменении условий.

Из чего состоит система

• Агент: геном, ресурсы, решения и взаимодействия.
• Популяция: наследование, мутации, размножение и выживание по правилам модели.
• Среда: изменяемые условия и доступность ресурсов.
• Canvas-интерфейс: наблюдение за симуляцией, управление состоянием и RU/EN-входы.

Почему архитектура разделена именно так

JavaScript-модули разделяют сущности, геном, симуляцию и рендер. Браузер визуализирует последствия запрограммированных правил.

Что объясняется правилами симуляции, а что было бы неподтверждённой биологической интерпретацией?

Что важно проверить до использования

Это artificial-life модель, не биологический прогноз и не свидетельство субъективного опыта агентов.

Описание основано на составе разработки. Эта страница не запускает продукт, не выполняет оплату и не проверяет его доступность в реальном времени.

Связанные продукты, отдельные задачи

• The Algorithmic Universe

  Изучать появление структур при изменении правил и параметров модели, сохраняя различие между математической идеей и наблюдением.

• MQC Simulator

  Позволить менять параметры модели и наблюдать её эволюцию без смешения вычислительной логики с DOM-интерфейсом.

• Phi · MATRIX-CORE

  Разделить вычислительный эксперимент и контроль его исполнения, сохраняя параметры и результаты.

• SRE · HAM

  Проверить альтернативную модель хранения семантических связей и доступ к ней через понятные программные интерфейсы.

• Project Open Gate

  Проверять, переживает ли найденная сигнатура альтернативные объяснения, а не превращать высокий score в вывод о реальности.

• DVC · Project Apu

  Сохранять происхождение наблюдений и отличать исходный объект от кандидата, вычисленной связи и гипотезы.