private void buttonLoad_Click(object sender, EventArgs e)
{
string optFilePath = textOptFile.Text.Trim();
if (string.IsNullOrEmpty(optFilePath))
{
// TODO: Handle this properly
return;
}
ClearAll();
// Restore OPT model file path
textOptFile.Text = optFilePath;
try
{
optModel = modelProvider.Load(optFilePath);
}
catch (Exception ex)
{
// TODO: Move application name to settings
MessageBox.Show(ex.Message, "opt.Bionic", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
return;
}
if (optModel == null)
{
// TODO: Handle this properly
return;
}
ListCriteria();
}
private void CalculateFitness(BionicModel model, Population targetPopulation, BionicSolverSettings settings)
{
if (model == null)
{
throw new ArgumentNullException("model");
}
if (targetPopulation == null)
{
throw new ArgumentNullException("targetPopulation");
}
BionicModel tempModel = InitTempBionicModel(model, targetPopulation);
Model optModel = ModelsConverter.BionicModelToModel(tempModel);
string exchangeFilePath = CreateExchangeFile(optModel, settings);
// This call will wait for external application to exit
RunCalculationApplication(exchangeFilePath, settings);
optModel = modelProvider.Load(exchangeFilePath);
foreach (Experiment experiment in optModel.Experiments.Values)
{
targetPopulation[experiment.Id].FitnessValue = experiment.CriterionValues[model.FitnessCriterion.Id];
foreach (TId constraintId in optModel.FunctionalConstraints.Keys)
{
targetPopulation[experiment.Id].ConstraintValues[constraintId] = experiment.ConstraintValues[constraintId];
}
}
}
public static void Main(string[] args)
{
Thread.CurrentThread.CurrentCulture = CultureInfo.InvariantCulture;
CommandLineOptions options = CommandLineOptions.Parse(args);
if (options != null)
{
Model model = modelProvider.Load(options.ModelFilePath);
ExcelPackage excel = new ExcelPackage(new FileInfo(options.ExcelFilePath));
ExcelWorksheet dataSheet = excel.Workbook.Worksheets["Single-objective points"];
for (int i = 1; i <= 60; i++)
{
Experiment e = new Experiment(model.Experiments.GetFreeConsequentId(), i + 100);
for (int col = 1; col <= 11; col++)
{
e.ParameterValues.Add(col - 1, Convert.ToDouble(dataSheet.Cells[i, col].Value));
}
model.Experiments.Add(e.Id, e);
}
modelProvider.Save(model, options.ModelFilePath);
}
}
private void btnNext_Click(object sender, EventArgs e)
{
if (this.rbnCreateNewModel.Checked)
{
// Создадим новую модель
this._nextForm = new Form10(this, this._model);
}
else
{
// Откроем модель из файла
string fileName = this.txtFileName.Text.Trim();
if (string.IsNullOrEmpty(fileName))
{
MessageBoxHelper.ShowExclamation("Пожалуйста выберите файл с матрицей решений");
return;
}
else
{
if (!System.IO.File.Exists(fileName))
{
MessageBoxHelper.ShowError("Выбранного файла с матрицей решений не существует!");
return;
}
else
{
try
{
this._model = modelProvider.Load(fileName);
}
catch (Exception ex)
{
MessageBoxHelper.ShowError("Не удалось загрузить матрицу из выбранного файла\nОригинальное сообщение: " + ex.Message);
return;
}
// Если пользователь хочет изменить модель, то
// сразу покажем ему форму с параметрами
if (this.chbRedefineModel.Checked)
{
// Очистим матрицу решений (если есть что очищать)
if (this._model != null)
{
this._model.Experiments.Clear();
}
// Назначим следующую форму
this._nextForm = new Form10(this, this._model);
}
else
{
this._nextForm = this.SelectNextForm();
}
}
}
}
this._nextForm.Show();
this.Hide();
}
public void ProcessModel(object data)
{
CancellationToken cancellationToken;
if (data == null)
{
cancellationToken = new CancellationToken(false);
}
else
{
cancellationToken = (CancellationToken)data;
}
if (cancellationToken.IsCancellationRequested)
{
OnProcessingComplete(new EventArgs());
return;
}
model = modelProvider.Load(optFile);
if (cancellationToken.IsCancellationRequested)
{
OnProcessingComplete(new EventArgs());
return;
}
int maxProgress = model.Experiments.Count;
OnProgressChanged(new ProgressChangedEventArgs(0, maxProgress, 0, "Initialized"));
int exp = 0;
foreach (Experiment experiment in model.Experiments.Values)
{
if (cancellationToken.IsCancellationRequested)
{
break;
}
ProcessExperiment(experiment);
OnProgressChanged(new ProgressChangedEventArgs(0, maxProgress, ++exp, "Processed experiment #" + experiment.Number.ToString()));
}
if (cancellationToken.IsCancellationRequested)
{
OnProcessingComplete(new EventArgs());
return;
}
modelProvider.Save(model, optFile);
OnProcessingComplete(new EventArgs());
}
public void ExternalAppFinished()
{
// Вернем обратно юзера
this.DisableUser(false);
#if DUMMY
// Распарсим текстовик, который осилили дурачки
this.ParseTextResults();
#else
// Возьмем модель из файла
if (System.IO.File.Exists(this.txtDataFileName.Text.Trim()))
{
this._model = modelProvider.Load(this.txtDataFileName.Text.Trim());
}
#endif
// Проверим, что там программа насчитала
if (this.CheckCritVals() && this.CheckConstrVals())
{
// Если все хорошо - покажем окно отображения/ввода значений
// критериев оптимальности и ФО
this._nextForm = new Form45(this, this._model);
this._nextForm.Show();
this.Hide();
}
}
private static void CalcUnitsFitness(
ref Model initModel,
ref Population <NsgaIndividual> population,
string externalAppPath)
{
// У нас есть модель. Рассчитаем для нее с помощью внешней
// программы значения критериев оптимальности и Ф.О.
#if DUMMY
// Запустим внешнюю программу и дождемся, пока она отработает
if (!UseDummyExternalApplication(initModel, externalAppPath))
{
throw new Exception("Cannot calculate fitness values using external program");
}
#else
// Файл для обмена данными между opt и расчетной программой
string dataFilePath = System.IO.Path.GetDirectoryName(externalAppPath) + "\\_ga_temp_file.xml";
// Запустим внешнюю программу и дождемся, пока она отработает
if (!UseExternalApplication(
initModel,
externalAppPath,
dataFilePath))
{
throw new Exception("Can not calculate fitness values using external program");
}
// Раз программа отработала, прочтем результаты из файла
initModel = modelProvider.Load(dataFilePath);
// Удалим файл с данными
if (File.Exists(dataFilePath))
{
File.Delete(dataFilePath);
}
#endif
var experiments = PrepareCriteria(initModel);
// Из модели выберем значения критериев оптимальности
foreach (Experiment exp in experiments.Values)
{
int unitNumber = initModel.Experiments[exp.Id].Number;
var individual = population[unitNumber];
foreach (Criterion crit in initModel.Criteria.Values)
{
if (individual.Criteria.ContainsKey(crit.Id))
{
individual.Criteria[crit.Id] = exp.CriterionValues[crit.Id];
}
else
{
individual.Criteria.Add(crit.Id, exp.CriterionValues[crit.Id]);
}
}
}
// Применим Ф.О. к модели
initModel.ApplyFunctionalConstraints();
// Пометим на удаление в популяции особи, соответсвующие экспериментам,
// ставшим неактивными после применения Ф.О.
foreach (Experiment exp in initModel.Experiments.Values)
{
if (!exp.IsActive)
{
population.MarkForRemoval(exp.Number);
}
}
// И удалим помеченные
population.RemoveMarked();
}
private static void CalcUnitsFitness(
ref Model initModel,
ref AdditivePopulation population,
string externalAppPath)
{
// У нас есть модель. Рассчитаем для нее с помощью внешней
// программы значения критериев оптимальности и Ф.О.
#if DUMMY
// Запустим внешнюю программу и дождемся, пока она отработает
if (!AdditiveSolver.UseDummyExternalApplication(initModel, externalAppPath))
{
throw new Exception("Can not calculate fitness values using external program");
}
#else
// Файл для обмена данными между opt и расчетной программой
string dataFilePath = System.IO.Path.GetDirectoryName(externalAppPath) + "\\_ga_temp_file.xml";
// Запустим внешнюю программу и дождемся, пока она отработает
if (!AdditiveSolver.UseExternalApplication(
initModel,
externalAppPath,
dataFilePath))
{
throw new Exception("Can not calculate fitness values using external program");
}
// Раз программа отработала, прочтем результаты из файла
initModel = modelProvider.Load(dataFilePath);
// Удалим файл с данными
if (System.IO.File.Exists(dataFilePath))
{
System.IO.File.Delete(dataFilePath);
}
#endif
// Применим решатель для аддитивного критерия, чтобы получить его значения.
// Они послужат нам эквивалентом функции приспособленности
AdditiveCriterionSolver solver = new AdditiveCriterionSolver();
IntegralCriterionMethodResult result = solver.FindDecision(initModel);
// Из результатов аддитивного критерия выдерем его значения
foreach (TId expId in result.SortedPoints)
{
int unitNumber = initModel.Experiments[expId].Number;
population[unitNumber].FitnessValue = result.AdditionalData[expId];
}
// Применим Ф.О. к модели
initModel.ApplyFunctionalConstraints();
// Пометим на удаление в популяции особи, соответсвующие экспериментам,
// ставшим неактивными после применения Ф.О.
foreach (Experiment exp in initModel.Experiments.Values)
{
if (!exp.IsActive)
{
population.MarkForRemoval(exp.Number);
}
}
// И удалим помеченные
population.RemoveMarked();
}
