FLAPPY
Funktion Architektur Spielen
Live Demo · Genetic Algorithm

Flappi
Bird.AI

300 kleine Vögel mit eigenem neuronalen Netz versuchen, durch Röhren zu fliegen. Die besten überleben, vererben ihre Strategie — und werden Generation für Generation besser.

Jetzt spielen GitHub
300
Vögel / Gen
4-4-3-1
NN Layers
JS
+ p5.js
FlappiBird AI Screenshot Klick zum Spielen
Konzept

Wie's funktioniert.

01 — Population

300 Vögel

Jede Generation startet mit 300 unabhängigen Vögeln. Jeder hat sein eigenes neuronales Netz mit zufälligen Anfangsgewichten. Manche werden sehr schnell sterben — manche überraschend gut.

02 — Selektion

Survival of the Fittest

Die besten Vögel (= die, die am weitesten kommen) werden ausgewählt. Ihr neuronales Netz wird als „Eltern-Genom" verwendet — schlechte Vögel werden aussortiert.

03 — Mutation

Vererbung + Mutation

Die neue Generation übernimmt die Gewichte der besten Eltern, mit kleinen zufälligen Mutationen (~1 %). So entstehen Variationen, von denen einige besser sind als die Eltern.

Inside the Brain

Die Architektur.

4 → 4 → 3 → 1 Layers.

Jeder Vogel hat ein winziges neuronales Netz: vier Eingänge, zwei kleine Hidden-Layers und genau einen Output — springen oder nicht.

Klein genug, dass 300 Vögel parallel rechnen können. Groß genug, um wirklich was zu lernen.

Inputs des Netzwerks
  • Position des Vogels (Y)
  • Aktuelle Geschwindigkeit
  • Distanz zur nächsten Röhre
  • Höhe der nächsten Lücke

Bereit zum Spielen?

Drück → für mehr Speed, ← für weniger. Schau zu, wie die AI sich selbst beibringt zu fliegen.

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