Das Quiz 'Werde ich dicker?' nutzt fortschrittliche KI-Technologie, um Ihr äußeres Erscheinungsbild durch hochgeladene Fotos zu bewerten und auch Faktoren wie Gewichtshistorie und Lebensgewohnheiten zu berücksichtigen. Durch das Beantworten einer Reihe gezielter Fragen liefert das Quiz Einsichten über Ihren aktuellen Gesundheitszustand und bietet Verbesserungsvorschläge. Diese umfassende Analyse zielt darauf ab, die Nutzer auf ihren persönlichen Gesundheitsreisen zu ermächtigen, indem sie ein klares Bild davon präsentiert, ob sie an Gewicht zulegen und welche notwendigen Schritte sie unternehmen müssen.

Der GA-basierte NQueen-Löser verwendet eine modulare 2APL Multi-Agenten-Architektur, bei der jeder Agent eine Kandidatkonfiguration für N-Damen kodiert. Die Agenten bewerten ihre Fitness durch Zählen nicht-angreifender Damenpaare und teilen hochwertige Konfigurationen mit anderen. Genetische Operatoren—Selektion, Kreuzung und Mutation—werden auf die Agentenpopulation angewandt, um neue Kandidatenbretter zu erzeugen. Über aufeinanderfolgende Iterationen konvergieren die Agenten kollektiv auf gültige N-Damen-Lösungen. Das Framework ist in Java implementiert, unterstützt Parameteranpassungen für Populationsgröße, Kreuzungsrate, Mutationswahrscheinlichkeit und Kommunikationsprotokolle der Agenten und liefert ausführliche Protokolle und Visualisierungen des evolutionären Prozesses.