Bu proje, genetik algoritma prensiplerine dayalı olarak optimizasyon problemlerini çözmek amacıyla geliştirilmiştir.
C# diliyle hazırlanmış olup, seçim, çaprazlama (crossover) ve mutasyon adımlarını içeren tam işlevsel bir genetik algoritma simülasyonu sunar.

Bu uygulamanın amacı, doğadaki evrimsel süreçleri (doğal seçilim ve genetik varyasyon) taklit ederek en uygun çözümü bulmaktır.
Genetik algoritmalar, geleneksel yöntemlerle çözülmesi zor veya yüksek maliyetli optimizasyon problemlerinde kullanılır.

1. Popülasyonun Başlatılması
   Rastgele bireylerden (çözümlerden) oluşan başlangıç popülasyonu üretilir.

2. Uygunluk (Fitness) Hesabı
   Her bireyin problem için uygunluğu hesaplanır.

3. Seçim (Selection)
   En uygun bireyler, yeni nesil için ebeveyn olarak seçilir.

4. Çaprazlama (Crossover)
   Ebeveynlerden yeni bireyler (çocuklar) üretilir.

5. Mutasyon (Mutation)
   Rastgele genler değiştirilerek popülasyonun çeşitliliği korunur.

6. Yeni Nesil ve Döngü
   Belirli sayıda nesil boyunca işlem tekrarlanır, en iyi çözüm kaydedilir.

dotnet run