diff --git a/algorytm_genetyczny.md b/algorytm_genetyczny.md
deleted file mode 100644
index 7d51e7a..0000000
--- a/algorytm_genetyczny.md
+++ /dev/null
@@ -1,47 +0,0 @@
-# Opis dokumentu  
-Ten dokument to raport z wykonanego podprojektu na przedmiot Sztuczna Inteligencja. Celem
-zadania jest implementacja algorytmu genetycznego w projekcie o tematyce inteligentny traktor.
-
-# Zastosowanie algorytmu
-Algorytm został wykorzystany do wygenerowania zbioru roślin do zasadzenia na bazie zebranych wcześniej roślin
-
-# Skrócony opis implementacji w projekcie wspólnym
-* Na początku dla każdego pola zawierającego buraki, zostanie wygenerowany kod genetyczny roślin z tego pola.
-
-![](images/test2_generowanie_burakow.png)
-
-* Funkcja Move teraz zajmuje się również zbieraniem i wywoływaniem sadzenia roślin
-
-![](images/move_zbieranie.png)
-
-* Funkcja przypiszKod decyduje czy należy zasadzić jedną z modyfikowanych genetycznie roślin, czy należy zasadzić nową (losową).
-
-![](images/przypiszKod.png)
-
-* Gdy liczba zebranych buraków osiągnie określoną wartość, zostanie przeprowadzony algorytm genetyczny i powstanie tablica roślin do zasadzenia
-
-![](images/wykonanie_algorytmu_gen.png)
-
-# Opis algorytmu genetycznego
-* Algorytm wykonuje 5 iteracji, w których dokonuje selekcji osobników populacji, które zostaną poddane rozrodowi i wytwarza kolejne pokolenie populacji. Po wyjściu z pętli metodą rankingu selekcjonuje najlepszą część ostatniego pokolenia.
-
-![](images/genetic_algorithm.png)
-
-* Selekcja odbywa się metodą ruletki. Obliczana jest wartość funkcji dostosowania dla każdego osobnika. Im lepsza wartość, tym większa szansa na wylosowanie.
-
-![](images/selection.png)
-
-* Funkcja dostosowania polega na wyliczeniu średniej arytmetycznej trzech wartości: smaku, rozmiaru i koloru rośliny, które są zakodowane w łańcuchu znaków.
-
-![](images/fitness.png)
-
-* Funkcja crossover zajmuje się wywołaniem krzyżowania odpowiedniej liczby osobników
-
-![](images/crossover.png)
-
-* Zastosowana została metoda krzyżowania równomiernego (uniform crossover) z małą modyfikacją, zmniejszającą szansę na to, że dziecko będzie "klonem" rodzica. Istnieje również mała szansa, że dojdzie do równomiernej mutacji (uniform mutation), w której losowa cecha dziecka zostaje wygenerowana na nowo.
-
-![](images/cross.png)
-
- 
-