この記事では、遺伝的アルゴリズムを使用して車を自動駐車させます。ランダムなゲノムを持つ最初の世代の車を作成し、その挙動は不規則になります。第40世代では、車は自動駐車が何かを学び始め、駐車スペースに近づいていきます。他の車に衝突したり、不完全なフィットになったりしても、この初期の進歩はシミュレーターが進化する中で祝賀されます。セルフパーキングカーエボリューションシミュレーターを起動して、ブラウザで直接プロセスを確認できます。車をゼロからトレーニングし、遺伝的パラメーターを調整するか、WASDコントロールで手動駐車を試すことができます。遺伝的アルゴリズムはTypeScriptで実装されています。計画では、自動駐車という高レベルタスクを、最適な180ビットの車ゲノムを見つける低レベルの最適化問題に分解します。筋肉は、エンジンとステアリングホイールの信号(-1, 0, +1)の形式で、移動を可能にします。センサー、または「目」は、車が周囲と障害物を見ることができるようにします。脳は、センサー入力に基づいて動きを制御する純粋な関数です。脳の機能が最適な動きを学ぶにつれて、進化は世代を重ねて行われます。完全な遺伝的ソースコードは、進化シミュレーターリポジトリで利用できます。シミュレーターは、車をゼロからトレーニングし、訓練された車を実際に見ることができ、手動駐車を試す機会を提供しています。