Selection

4.4 Отбор и репродукция

Elite selection:

\[ \mathcal{E} = \underset{G \in \mathcal{P}}{\text{top-}} \lceil \rho P \rceil \text{ по } f(G), \quad \text{tie-break: меньше } |E_\text{enabled}| \]

где \(\rho =\) elite_percent = 0.2, \(P =\) population_size.

Формирование следующего поколения:

1. Каждый \(G_i \in \mathcal{E}\) → потомки всеми мутациями.
2. Каждый кандидат проверяется на уникальность structure_hash.
3. Fallback: случайные сети при нехватке уникальных топологий.
4. Archive mixing: половина из исторического архива (по fitness родителя), половина — новые потомки.

Fitness присваивается снаружи CnnNeat (в eval.py) и передаётся через set_fitness_scores().

---