diff --git a/README.md b/README.md
index e22f07f..9d9ba04 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -28,6 +28,7 @@ Python sample codes and documents about Autonomous vehicle control algorithm. Th
         * [D*](#d)
         * [Dijkstra](#dijkstra)
         * [ACO](#aco)
+	* [GA](#ga)
         * [Q-Learning](#q-learning)	
         * [PSO](#pso)
         * [PRM](#prm)
@@ -139,6 +140,9 @@ Planning(Reduce frames by sampling every nth node to prevent memory exhaustion)
 Ant Colony Optimization  
 Author: [Banaan Kiamanesh](https://github.com/BanaanKiamanesh)  
 ![](src/simulations/path_planning/aco_path_planning/aco_search.gif)  
+#### GA
+Genetic Algorithm with spline smoothing  
+![](src/simulations/path_planning/ga_path_planning/ga_search.gif) 
 #### Q-Learning
 Reinforcement learning with a Q-table policy   
 ![](src/simulations/path_planning/q_learning_path_planning/q_learning_search.gif)  
diff --git a/src/components/plan/ga/genetic_algorithm_path_planner.py b/src/components/plan/ga/genetic_algorithm_path_planner.py
new file mode 100644
index 0000000..862f1b7
--- /dev/null
+++ b/src/components/plan/ga/genetic_algorithm_path_planner.py
@@ -0,0 +1,693 @@
+"""
+genetic_algorithm_path_planner.py
+
+Genetic Algorithm (GA) path planner with spline smoothing.
+
+The planner optimizes intermediate world-coordinate control points. Each
+chromosome is converted to a Catmull-Rom spline and scored by path length,
+map collisions, map-bound violations, and curvature. The initial
+population is seeded with a feasible grid route so the sample remains
+deterministic on the project path-planning scenario.
+
+Constructor parameters follow the project convention used by
+``AStarPathPlanner``, ``PrmPathPlanner``, ``PsoPathPlanner``, etc.
+
+Author: Banaan Kiamanesh
+GitHub: https://github.com/BanaanKiamanesh
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from collections import deque
+from dataclasses import dataclass
+import json
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import matplotlib.animation as anm
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from matplotlib.colors import ListedColormap
+
+abs_dir_path = str(Path(__file__).absolute().parent)
+relative_path = "/../../../components/"
+
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "visualization")
+
+from min_max import MinMax  # noqa: E402
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class GAConfig:
+    num_control_points: int = 7
+    population_size: int = 60
+    generations: int = 90
+    tournament_size: int = 3
+    elite_count: int = 4
+    crossover_rate: float = 0.85
+    mutation_rate: float = 0.16
+    mutation_sigma: float = 2.0
+    samples_per_segment: int = 10
+    seed: int = 42
+
+
+@dataclass
+class PlannerResult:
+    control_points: np.ndarray
+    spline_points: np.ndarray
+    cost_history: list[float]
+    best_cost: float
+    path_length: float
+    collision_sample_count: int
+    bounds_sample_count: int
+
+
+def catmull_rom_spline(points: np.ndarray, samples_per_segment: int) -> np.ndarray:
+    points = np.asarray(points, dtype=float)
+
+    if points.ndim != 2 or points.shape[1] != 2:
+        raise ValueError("points must have shape (n, 2).")
+
+    if len(points) < 2:
+        raise ValueError("At least start and goal points are required.")
+
+    padded = np.vstack([points[0], points, points[-1]])
+    t = np.linspace(0.0, 1.0, samples_per_segment, endpoint=False)
+    t2 = t * t
+    t3 = t2 * t
+
+    segments = []
+    for i in range(1, len(padded) - 2):
+        p0 = padded[i - 1]
+        p1 = padded[i]
+        p2 = padded[i + 1]
+        p3 = padded[i + 2]
+
+        segment = 0.5 * (
+            (2.0 * p1)
+            + np.outer(t, -p0 + p2)
+            + np.outer(t2, 2.0 * p0 - 5.0 * p1 + 4.0 * p2 - p3)
+            + np.outer(t3, -p0 + 3.0 * p1 - 3.0 * p2 + p3)
+        )
+        segments.append(segment)
+
+    return np.vstack(segments + [points[-1][None, :]])
+
+
+def path_length(path: np.ndarray) -> float:
+    return float(np.sum(np.linalg.norm(np.diff(path, axis=0), axis=1)))
+
+
+def curvature_cost(path: np.ndarray) -> float:
+    if len(path) < 3:
+        return 0.0
+
+    v1 = np.diff(path[:-1], axis=0)
+    v2 = np.diff(path[1:], axis=0)
+    n1 = np.linalg.norm(v1, axis=1) + 1e-9
+    n2 = np.linalg.norm(v2, axis=1) + 1e-9
+    cos_angles = np.sum(v1 * v2, axis=1) / (n1 * n2)
+    angles = np.arccos(np.clip(cos_angles, -1.0, 1.0))
+    return float(np.sum(angles * angles))
+
+
+class GeneticAlgorithmPathPlanner:
+    """Genetic Algorithm spline planner on a 2-D occupancy grid."""
+
+    _MOVES_8 = [
+        (-1, 0),
+        (1, 0),
+        (0, -1),
+        (0, 1),
+        (-1, -1),
+        (-1, 1),
+        (1, -1),
+        (1, 1),
+    ]
+
+    def __init__(
+        self,
+        start,
+        goal,
+        map_file,
+        *,
+        x_lim=None,
+        y_lim=None,
+        path_filename=None,
+        gif_name=None,
+        config=None,
+        num_control_points=7,
+        population_size=60,
+        generations=90,
+        seed=42,
+    ):
+        self.start = np.array(start, dtype=float)
+        self.goal = np.array(goal, dtype=float)
+        self.config = config or GAConfig(
+            num_control_points=num_control_points,
+            population_size=population_size,
+            generations=generations,
+            seed=seed,
+        )
+        self.rng = np.random.default_rng(self.config.seed)
+
+        if self.config.elite_count >= self.config.population_size:
+            raise ValueError("elite_count must be smaller than population_size.")
+        if self.config.num_control_points < 1:
+            raise ValueError("num_control_points must be at least 1.")
+
+        self.raw_grid = self._load_grid(map_file)
+        if x_lim is None or y_lim is None:
+            raise ValueError("x_lim and y_lim are required for world/grid conversion.")
+
+        self.x_min, self.x_max = x_lim.min_value(), x_lim.max_value()
+        self.y_min, self.y_max = y_lim.min_value(), y_lim.max_value()
+        self.bounds = (self.x_min, self.x_max, self.y_min, self.y_max)
+        self.resolution = (self.x_max - self.x_min) / self.raw_grid.shape[1]
+        self.x_range = np.arange(self.x_min, self.x_max, self.resolution)
+        self.y_range = np.arange(self.y_min, self.y_max, self.resolution)
+
+        # BinaryOccupancyGrid stores free cells as 0.0, clearance as 0.75,
+        # and obstacles as 1.0. This planner treats every nonzero cell as
+        # impassable, matching the other path-planning samples.
+        self.grid = (self.raw_grid > 0).astype(np.uint8)
+        self.rows, self.cols = self.grid.shape
+
+        self.start_idx = self._world_to_grid_rc(self.start)
+        self.goal_idx = self._world_to_grid_rc(self.goal)
+        self._validate_endpoint(self.start_idx, "start")
+        self._validate_endpoint(self.goal_idx, "goal")
+
+        self.seed_grid_path = self._shortest_path_bfs()
+        if not self.seed_grid_path:
+            raise ValueError("No feasible path exists between start and goal.")
+        self.seed_path = np.array(
+            [self._grid_to_world(node) for node in self.seed_grid_path],
+            dtype=float,
+        )
+
+        self.cost_history = []
+        self.best_path_history = []
+        self.result = self.plan()
+        self.path = [tuple(point) for point in self.result.spline_points]
+        self.path = self._make_sparse_path(self.path)
+
+        if path_filename and self.path:
+            self._save_path(self.path, path_filename)
+
+        self.visualize_search(gif_name)
+
+    @staticmethod
+    def _load_grid(file_path):
+        ext = Path(file_path).suffix
+        if ext == ".npy":
+            return np.load(file_path)
+        if ext == ".png":
+            grid = plt.imread(file_path)
+            if grid.ndim == 3:
+                grid = np.mean(grid, axis=2)
+            return (grid > 0.5).astype(float)
+        if ext == ".json":
+            with open(file_path, "r") as f:
+                return np.array(json.load(f))
+        raise ValueError(f"Unsupported grid format: {ext}")
+
+    def _world_to_grid_rc(self, point):
+        col = int((point[0] - self.x_min) / self.resolution)
+        row = int((point[1] - self.y_min) / self.resolution)
+        return row, col
+
+    def _grid_to_world(self, node):
+        row, col = node
+        return (
+            self.x_min + col * self.resolution,
+            self.y_min + row * self.resolution,
+        )
+
+    def _in_bounds_idx(self, node):
+        return 0 <= node[0] < self.rows and 0 <= node[1] < self.cols
+
+    def _is_free_idx(self, node):
+        return self._in_bounds_idx(node) and self.grid[node] == 0
+
+    def _validate_endpoint(self, node, name):
+        if not self._in_bounds_idx(node):
+            raise ValueError(f"{name.capitalize()} point is outside the map.")
+        if not self._is_free_idx(node):
+            raise ValueError(f"{name.capitalize()} point is inside an obstacle.")
+
+    def _shortest_path_bfs(self):
+        queue = deque([self.start_idx])
+        previous = {self.start_idx: None}
+
+        while queue:
+            current = queue.popleft()
+            if current == self.goal_idx:
+                break
+
+            for dr, dc in self._MOVES_8:
+                next_node = (current[0] + dr, current[1] + dc)
+                if not self._is_free_idx(next_node):
+                    continue
+                if abs(dr) == 1 and abs(dc) == 1:
+                    if not self._is_free_idx((current[0] + dr, current[1])):
+                        continue
+                    if not self._is_free_idx((current[0], current[1] + dc)):
+                        continue
+                if next_node not in previous:
+                    previous[next_node] = current
+                    queue.append(next_node)
+
+        if self.goal_idx not in previous:
+            return []
+
+        path = []
+        current = self.goal_idx
+        while current is not None:
+            path.append(current)
+            current = previous[current]
+        return path[::-1]
+
+    def plan(self, verbose=False):
+        population = self._initial_population()
+        best_cost = np.inf
+        best_chromosome = None
+        best_path = None
+
+        for generation in range(self.config.generations):
+            scores, paths = self._evaluate_population(population)
+            order = np.argsort(scores)
+
+            if scores[order[0]] < best_cost:
+                best_cost = float(scores[order[0]])
+                best_chromosome = population[order[0]].copy()
+                best_path = paths[order[0]]
+
+            self.cost_history.append(best_cost)
+            self.best_path_history.append(best_path.copy() if best_path is not None else None)
+
+            if verbose and (generation % 20 == 0 or generation == self.config.generations - 1):
+                print(f"generation={generation:03d} best_cost={best_cost:.4f}")
+
+            population = self._next_generation(population, scores, order)
+
+        scores, paths = self._evaluate_population(population)
+        index = int(np.argmin(scores))
+        if scores[index] < best_cost:
+            best_cost = float(scores[index])
+            best_chromosome = population[index].copy()
+            best_path = paths[index]
+
+        if best_chromosome is None or best_path is None:
+            raise RuntimeError("The planner did not produce a valid candidate.")
+
+        _, collision_count = self._collision_violation(best_path)
+        _, bounds_count = self._bounds_violation(best_path)
+
+        if collision_count > 0 or bounds_count > 0:
+            best_path = self._fallback_seed_path()
+            best_chromosome = self._control_points_from_path(best_path).ravel()
+            best_cost = self._evaluate_chromosome(best_chromosome)[0]
+            _, collision_count = self._collision_violation(best_path)
+            _, bounds_count = self._bounds_violation(best_path)
+
+        print(
+            f"GA: best path cost={best_cost:.2f}, "
+            f"collisions={collision_count}, bounds={bounds_count}"
+        )
+
+        return PlannerResult(
+            control_points=best_chromosome.reshape(self.config.num_control_points, 2),
+            spline_points=best_path,
+            cost_history=list(self.cost_history),
+            best_cost=best_cost,
+            path_length=path_length(best_path),
+            collision_sample_count=collision_count,
+            bounds_sample_count=bounds_count,
+        )
+
+    def _initial_population(self):
+        cfg = self.config
+        dim = cfg.num_control_points * 2
+        population = np.empty((cfg.population_size, dim), dtype=float)
+        seed_control = self._control_points_from_path(self.seed_path)
+        corridor_offsets = self._corridor_offsets()
+
+        for i in range(cfg.population_size):
+            if i == 0:
+                control_points = seed_control.copy()
+            elif i < cfg.population_size // 2:
+                control_points = seed_control + self.rng.normal(
+                    0.0,
+                    1.0,
+                    size=seed_control.shape,
+                )
+            else:
+                offset = float(self.rng.choice(corridor_offsets))
+                control_points = self._corridor_control_points(
+                    offset,
+                    noise_sigma=1.0,
+                )
+
+            population[i] = self._clip_control_points(control_points).ravel()
+
+        return population
+
+    def _control_points_from_path(self, path):
+        path = np.asarray(path, dtype=float)
+        if len(path) < 2:
+            raise ValueError("A path must contain at least start and goal.")
+
+        distances = np.r_[0.0, np.cumsum(np.linalg.norm(np.diff(path, axis=0), axis=1))]
+        total = distances[-1]
+        if total <= 1e-9:
+            return np.repeat(self.start[None, :], self.config.num_control_points, axis=0)
+
+        targets = np.linspace(0.0, total, self.config.num_control_points + 2)[1:-1]
+        control_points = []
+        for target in targets:
+            index = int(np.searchsorted(distances, target))
+            index = min(max(index, 1), len(path) - 1)
+            left = path[index - 1]
+            right = path[index]
+            span = distances[index] - distances[index - 1]
+            ratio = 0.0 if span <= 1e-9 else (target - distances[index - 1]) / span
+            control_points.append(left + ratio * (right - left))
+
+        return np.array(control_points, dtype=float)
+
+    def _corridor_offsets(self):
+        average_span = 0.5 * ((self.x_max - self.x_min) + (self.y_max - self.y_min))
+        return [
+            0.0,
+            0.12 * average_span,
+            -0.12 * average_span,
+            0.24 * average_span,
+            -0.24 * average_span,
+            0.36 * average_span,
+            -0.36 * average_span,
+        ]
+
+    def _corridor_control_points(self, offset, noise_sigma):
+        cfg = self.config
+        direction = self.goal - self.start
+        norm = float(np.linalg.norm(direction))
+
+        if norm < 1e-12:
+            perpendicular = np.array([0.0, 1.0])
+        else:
+            perpendicular = np.array([-direction[1], direction[0]]) / norm
+
+        control_points = []
+        for j in range(1, cfg.num_control_points + 1):
+            t = j / (cfg.num_control_points + 1)
+            base = (1.0 - t) * self.start + t * self.goal
+            point = base + offset * np.sin(np.pi * t) * perpendicular
+            point += self.rng.normal(0.0, noise_sigma, size=2)
+            control_points.append(point)
+
+        return np.array(control_points, dtype=float)
+
+    def _clip_control_points(self, control_points):
+        clipped = np.array(control_points, dtype=float, copy=True)
+        clipped[:, 0] = np.clip(clipped[:, 0], self.x_min, self.x_max - self.resolution)
+        clipped[:, 1] = np.clip(clipped[:, 1], self.y_min, self.y_max - self.resolution)
+        return clipped
+
+    def _evaluate_population(self, population):
+        scores = np.empty(len(population), dtype=float)
+        paths = []
+
+        for i, chromosome in enumerate(population):
+            scores[i], candidate_path = self._evaluate_chromosome(chromosome)
+            paths.append(candidate_path)
+
+        return scores, paths
+
+    def _evaluate_chromosome(self, chromosome):
+        cfg = self.config
+        control_points = chromosome.reshape(cfg.num_control_points, 2)
+        base_points = np.vstack([self.start, control_points, self.goal])
+        spline_path = catmull_rom_spline(base_points, cfg.samples_per_segment)
+
+        length_term = path_length(spline_path)
+        collision_sum, collision_count = self._collision_violation(spline_path)
+        bounds_sum, bounds_count = self._bounds_violation(spline_path)
+        smoothness_term = curvature_cost(spline_path)
+
+        cost = (
+            length_term
+            + 20000.0 * collision_sum
+            + 500.0 * collision_count
+            + 20000.0 * bounds_sum
+            + 500.0 * bounds_count
+            + 0.15 * smoothness_term
+        )
+
+        return float(cost), spline_path
+
+    def _collision_violation(self, path):
+        total_violation = 0.0
+        collision_count = 0
+
+        for point in path:
+            node = self._world_to_grid_rc(point)
+            if not self._in_bounds_idx(node):
+                continue
+            value = self.raw_grid[node]
+            if value > 0:
+                collision_count += 1
+                total_violation += float(value * value)
+
+        return total_violation, collision_count
+
+    def _bounds_violation(self, path):
+        xmin, xmax, ymin, ymax = self.bounds
+        violations = (
+            np.maximum(0.0, xmin - path[:, 0])
+            + np.maximum(0.0, path[:, 0] - (xmax - self.resolution))
+            + np.maximum(0.0, ymin - path[:, 1])
+            + np.maximum(0.0, path[:, 1] - (ymax - self.resolution))
+        )
+
+        return float(np.sum(violations * violations)), int(np.count_nonzero(violations > 0.0))
+
+    def _next_generation(self, population, scores, order):
+        cfg = self.config
+        next_population = [population[index].copy() for index in order[: cfg.elite_count]]
+
+        while len(next_population) < cfg.population_size:
+            parent_1 = self._tournament_select(population, scores)
+            parent_2 = self._tournament_select(population, scores)
+            child_1, child_2 = self._crossover(parent_1, parent_2)
+
+            for child in (child_1, child_2):
+                self._mutate(child)
+                next_population.append(child)
+                if len(next_population) >= cfg.population_size:
+                    break
+
+        return np.array(next_population, dtype=float)
+
+    def _tournament_select(self, population, scores):
+        indices = self.rng.integers(0, len(population), self.config.tournament_size)
+        winner_index = indices[np.argmin(scores[indices])]
+        return population[winner_index].copy()
+
+    def _crossover(self, parent_1, parent_2):
+        if self.rng.random() >= self.config.crossover_rate:
+            return parent_1.copy(), parent_2.copy()
+
+        alpha = self.rng.uniform(-0.15, 1.15, size=len(parent_1))
+        child_1 = alpha * parent_1 + (1.0 - alpha) * parent_2
+        child_2 = alpha * parent_2 + (1.0 - alpha) * parent_1
+
+        return child_1, child_2
+
+    def _mutate(self, chromosome):
+        cfg = self.config
+        mutation_mask = self.rng.random(len(chromosome)) < cfg.mutation_rate
+        mutation_count = int(np.count_nonzero(mutation_mask))
+
+        if mutation_count > 0:
+            chromosome[mutation_mask] += self.rng.normal(
+                0.0,
+                cfg.mutation_sigma,
+                size=mutation_count,
+            )
+
+        if self.rng.random() < 0.04:
+            point_index = int(self.rng.integers(0, cfg.num_control_points))
+            chromosome[2 * point_index] = self.rng.uniform(self.x_min, self.x_max)
+            chromosome[2 * point_index + 1] = self.rng.uniform(self.y_min, self.y_max)
+
+        control_points = chromosome.reshape(cfg.num_control_points, 2)
+        chromosome[:] = self._clip_control_points(control_points).ravel()
+
+    def _fallback_seed_path(self):
+        seed_control = self._control_points_from_path(self.seed_path)
+        base_points = np.vstack([self.start, seed_control, self.goal])
+        spline_path = catmull_rom_spline(base_points, self.config.samples_per_segment)
+        _, collision_count = self._collision_violation(spline_path)
+        _, bounds_count = self._bounds_violation(spline_path)
+        if collision_count == 0 and bounds_count == 0:
+            return spline_path
+        return self.seed_path
+
+    def _make_sparse_path(self, path, num_points=20):
+        if len(path) <= num_points:
+            return [list(point) for point in path]
+        indices = np.linspace(0, len(path) - 1, num_points, dtype=int)
+        return [list(path[i]) for i in indices]
+
+    @staticmethod
+    def _save_path(path, filename):
+        Path(filename).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+        with open(filename, "w") as f:
+            json.dump(path, f)
+
+    def visualize_search(self, gif_name=None):
+        """Render a GIF showing GA convergence and the final spline path."""
+        if gif_name is None:
+            return
+        if not self.best_path_history:
+            return
+
+        cmap = ListedColormap([
+            [1.0, 1.0, 1.0],
+            [0.5, 0.5, 0.5],
+            [0.0, 0.0, 0.0],
+        ])
+
+        def _disc(grid):
+            out = np.zeros_like(grid, dtype=int)
+            out[np.isclose(grid, 0.75)] = 1
+            out[grid >= 0.99] = 2
+            return out
+
+        grid_disc = _disc(self.raw_grid)
+        max_search_frames = 70
+        step = max(1, len(self.best_path_history) // max_search_frames)
+        search_frames = list(range(0, len(self.best_path_history), step))
+        if search_frames[-1] != len(self.best_path_history) - 1:
+            search_frames.append(len(self.best_path_history) - 1)
+
+        path_frames = 20
+        hold_frames = 15
+        offsets = np.cumsum([0, len(search_frames), path_frames, hold_frames])
+        total = int(offsets[-1])
+
+        def _phase(i):
+            for phase in range(3):
+                if i < offsets[phase + 1]:
+                    return phase, i - int(offsets[phase])
+            return 2, hold_frames - 1
+
+        def update(i, ax):
+            phase, local = _phase(i)
+            ax.clear()
+            ax.imshow(
+                grid_disc,
+                extent=[
+                    self.x_range[0],
+                    self.x_range[-1],
+                    self.y_range[0],
+                    self.y_range[-1],
+                ],
+                origin="lower",
+                cmap=cmap,
+                vmin=0,
+                vmax=2,
+                alpha=0.85,
+            )
+
+            if phase == 0:
+                idx = search_frames[min(local, len(search_frames) - 1)]
+                candidate = self.best_path_history[idx]
+                if candidate is not None:
+                    ax.plot(
+                        candidate[:, 0],
+                        candidate[:, 1],
+                        color="#1565C0",
+                        linewidth=2.0,
+                        alpha=0.85,
+                        label="Best Spline",
+                    )
+                ax.set_title(
+                    f"GA Search ({idx + 1}/{self.config.generations}) | "
+                    f"cost={self.cost_history[idx]:.1f}",
+                    fontsize=14,
+                )
+            else:
+                final_path = self.result.spline_points
+                if phase == 1:
+                    n = max(2, int(len(final_path) * (local + 1) / path_frames))
+                else:
+                    n = len(final_path)
+                ax.plot(
+                    final_path[:n, 0],
+                    final_path[:n, 1],
+                    color="#2E7D32",
+                    linewidth=3.0,
+                    label="Path",
+                )
+                base_points = np.vstack([self.start, self.result.control_points, self.goal])
+                ax.plot(
+                    base_points[:, 0],
+                    base_points[:, 1],
+                    "--o",
+                    color="#607D8B",
+                    linewidth=1.0,
+                    markersize=3,
+                    alpha=0.75,
+                    label="Control Points",
+                )
+                ax.set_title("GA Final Spline Path", fontsize=14)
+
+            ax.plot(self.start[0], self.start[1], "go", markersize=10, label="Start")
+            ax.plot(self.goal[0], self.goal[1], "ro", markersize=10, label="Goal")
+            ax.legend(loc="upper left")
+            ax.set_xlabel("X [m]", fontsize=12)
+            ax.set_ylabel("Y [m]", fontsize=12)
+            ax.set_aspect("equal")
+
+        fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
+        ax = fig.add_subplot(111)
+        ax.set_aspect("equal")
+
+        print(f"GA search animation: {total} frames")
+        anime = anm.FuncAnimation(
+            fig,
+            update,
+            fargs=(ax,),
+            frames=total,
+            interval=60,
+            repeat=False,
+        )
+        try:
+            anime.save(gif_name, writer="pillow", fps=12)
+            print(f"Search GIF saved to {gif_name}")
+        except Exception as e:
+            print(f"Error saving search GIF: {e}")
+        plt.clf()
+        plt.close()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    map_file = "map.json"
+    path_file = "path.json"
+    gif_path = "ga_search.gif"
+
+    x_lim, y_lim = MinMax(-5, 55), MinMax(-20, 25)
+    start = (0, 0)
+    goal = (50, -10)
+
+    planner = GeneticAlgorithmPathPlanner(
+        start,
+        goal,
+        map_file,
+        x_lim=x_lim,
+        y_lim=y_lim,
+        path_filename=path_file,
+        gif_name=gif_path,
+    )
diff --git a/src/simulations/path_planning/ga_path_planning/ga_path_planning.py b/src/simulations/path_planning/ga_path_planning/ga_path_planning.py
new file mode 100644
index 0000000..3c9f0d7
--- /dev/null
+++ b/src/simulations/path_planning/ga_path_planning/ga_path_planning.py
@@ -0,0 +1,140 @@
+"""
+ga_path_planning.py
+
+Simulation that demonstrates Genetic Algorithm (GA) path planning.
+
+Two GIFs are produced:
+    1. **ga_search.gif** - grid animation showing GA convergence and the
+       final spline path.
+    2. **ga_navigate.gif** - car-following navigation on the planned path
+       using PurePursuit.
+
+Author: Banaan Kiamanesh
+GitHub: https://github.com/BanaanKiamanesh
+"""
+
+import json
+import sys
+from pathlib import Path
+
+abs_dir_path = str(Path(__file__).absolute().parent)
+relative_path = "/../../../components/"
+relative_simulations = "/../../../simulations/"
+
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "visualization")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "state")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "vehicle")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "obstacle")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "mapping/grid")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "course/cubic_spline_course")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "control/pure_pursuit")
+sys.path.append(abs_dir_path + relative_path + "plan/ga")
+
+from global_xy_visualizer import GlobalXYVisualizer  # noqa: E402
+from min_max import MinMax  # noqa: E402
+from time_parameters import TimeParameters  # noqa: E402
+from vehicle_specification import VehicleSpecification  # noqa: E402
+from state import State  # noqa: E402
+from four_wheels_vehicle import FourWheelsVehicle  # noqa: E402
+from obstacle import Obstacle  # noqa: E402
+from obstacle_list import ObstacleList  # noqa: E402
+from cubic_spline_course import CubicSplineCourse  # noqa: E402
+from pure_pursuit_controller import PurePursuitController  # noqa: E402
+from binary_occupancy_grid import BinaryOccupancyGrid  # noqa: E402
+from genetic_algorithm_path_planner import GeneticAlgorithmPathPlanner  # noqa: E402
+
+
+# flag to show plot figure
+# when executed as unit test, this flag is set as false
+show_plot = True
+
+
+def main():
+    """Main process function."""
+
+    # set simulation parameters
+    x_lim, y_lim = MinMax(-5, 55), MinMax(-20, 25)
+    sim_dir = (
+        abs_dir_path
+        + relative_simulations
+        + "path_planning/ga_path_planning/"
+    )
+    map_path = sim_dir + "map.json"
+    path_filename = sim_dir + "path.json"
+    search_gif_path = sim_dir + "ga_search.gif"
+    navigate_gif_path = sim_dir + "ga_navigate.gif"
+
+    # ---- grid + static obstacles ----
+    occ_grid = BinaryOccupancyGrid(
+        x_lim,
+        y_lim,
+        resolution=0.5,
+        clearance=1.5,
+        map_path=map_path,
+    )
+
+    obst_list = ObstacleList()
+    obst_list.add_obstacle(
+        Obstacle(State(x_m=10.0, y_m=15.0), length_m=10, width_m=8)
+    )
+    obst_list.add_obstacle(
+        Obstacle(State(x_m=40.0, y_m=0.0), length_m=2, width_m=10)
+    )
+    occ_grid.add_object(obst_list)
+    occ_grid.save_map()
+
+    # ---- GA plan ----
+    planner = GeneticAlgorithmPathPlanner(
+        (0, 0),
+        (50, -10),
+        map_path,
+        x_lim=x_lim,
+        y_lim=y_lim,
+        path_filename=path_filename,
+        gif_name=search_gif_path if show_plot else None,
+        num_control_points=7,
+        population_size=60,
+        generations=90,
+        seed=42,
+    )
+
+    if not planner.path:
+        print("GA: no path found - aborting.")
+        return
+
+    # ---- navigation GIF (car following) ----
+    with open(path_filename, "r") as f:
+        sparse_path = json.load(f)
+
+    sparse_x = [p[0] for p in sparse_path]
+    sparse_y = [p[1] for p in sparse_path]
+
+    course = CubicSplineCourse(sparse_x, sparse_y, 20)
+
+    vis = GlobalXYVisualizer(
+        x_lim,
+        y_lim,
+        TimeParameters(span_sec=25),
+        show_zoom=False,
+        gif_name=navigate_gif_path,
+    )
+    vis.add_object(obst_list)
+    vis.add_object(course)
+
+    spec = VehicleSpecification()
+    pure_pursuit = PurePursuitController(spec, course)
+    vehicle = FourWheelsVehicle(
+        State(color=spec.color),
+        spec,
+        controller=pure_pursuit,
+        show_zoom=False,
+    )
+    vis.add_object(vehicle)
+
+    if not show_plot:
+        vis.not_show_plot()
+    vis.draw()
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
diff --git a/src/simulations/path_planning/ga_path_planning/ga_search.gif b/src/simulations/path_planning/ga_path_planning/ga_search.gif
new file mode 100644
index 0000000..2d5978f
Binary files /dev/null and b/src/simulations/path_planning/ga_path_planning/ga_search.gif differ
diff --git a/src/simulations/path_planning/ga_path_planning/map.json b/src/simulations/path_planning/ga_path_planning/map.json
new file mode 100644
index 0000000..0d8e2b8
--- /dev/null
+++ b/src/simulations/path_planning/ga_path_planning/map.json
@@ -0,0 +1 @@
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+"""
+Test of GA path planning and navigation simulation
+
+Author: Banaan Kiamanesh
+GitHub: https://github.com/BanaanKiamanesh
+"""
+
+from pathlib import Path
+import sys
+
+sys.path.append(
+    str(Path(__file__).absolute().parent)
+    + "/../src/simulations/path_planning/ga_path_planning"
+)
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+
+
+def test_simulation():
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