//Operador Genético de cruce de tipo one-point
public void Cruce_unpunto(ref Cromosoma cromosoma2, out Cromosoma hijo1, out Cromosoma hijo2)
{
int punto = TheSeed.Next(1, Poblacion.numTrabajadores);
hijo1 = new Cromosoma();
hijo2 = new Cromosoma();
CopiarInformacionCromosoma(hijo1);
CopiarInformacionCromosoma(hijo2);
int cont = 0;
for (int i = 0; i < Poblacion.numTrabajadores; i++)
{
for (int j = 0; j < Poblacion.numPuestosDeTrabajo; j++)
{
if (i < punto)
{
hijo1.TheArray.Add(TheArray[cont]);
hijo2.TheArray.Add(cromosoma2.TheArray[cont]);
}
else
{
hijo1.TheArray.Add(cromosoma2.TheArray[cont]);
hijo2.TheArray.Add(TheArray[cont]);
}
cont++;
}
}
}
//Se copia la información de un cromosoma a otro
public void CopiarInformacionCromosoma(Cromosoma dest)
{
Cromosoma cromosoma = dest;
cromosoma.Length = Length;
cromosoma.TheMin = TheMin;
cromosoma.TheMax = TheMax;
}
//Se copia la información y contenido de un cromosoma a otro
public void CopiarCromosoma(out Cromosoma dest)
{
dest = new Cromosoma();
dest.Length = Length;
dest.TheMin = TheMin;
dest.TheMax = TheMax;
dest.FitnessActual = FitnessActual;
for (int i = 0; i < Length; i++)
{
dest.TheArray.Add(TheArray[i]);
}
}
//Ordena los cromosomas de la generación actual y actualiza el fitness total de dicha generación
private void RankPopulation()
{
totalFitness = 0.0;
for (int i = 0; i < PoblacionActual; i++)
{
Cromosoma cromosoma = (Cromosoma)Cromosomas[i];
totalFitness += cromosoma.FitnessActual;
}
Cromosomas.Sort(new ComparadorCromosoma());
double fitness = 0.0;
tablaFitness.Clear();
for (int j = 0; j < PoblacionActual; j++)
{
fitness += ((Cromosoma)Cromosomas[j]).FitnessActual;
tablaFitness.Add(fitness);
}
}
//Este constructor, genera la población inicial
public Poblacion(ArrayList trab, ArrayList proc, int td)
{
//Se inicializan las variables principales de Población
numTrabajadores = trab.Count;
numPuestosDeTrabajo = proc.Count;
duracionTurno = td;
procesos = proc;
trabajadores = trab;
for (int i = 0; i < poblacionInicial; i++)
{
//Aquí se generan los cromosomas de la poblacion inicial
Cromosoma cromosoma = new Cromosoma(numPuestosDeTrabajo * numTrabajadores, kMin, kMax);
cromosoma.CalcularFitness();
Cromosomas.Add(cromosoma);
}
//Se proceden a ordenar los cromosomas de menor a mayor fitness
RankPopulation();
}
private static void Main(string[] args)
{
int duracionTurno = 0; //Indica la duracion total de un dia de trabajo en minutos
ArrayList trabajadores = new ArrayList();
ArrayList procesos = new ArrayList();
//Se procede a leer la data inicial desde un archivo .csv
leerDataEntrada(trabajadores, procesos, ref duracionTurno);
StreamWriter reporte = new StreamWriter("reporte.txt");
var watch = System.Diagnostics.Stopwatch.StartNew();
//Se genera la población inicial
int generacion = 1; //Indica el numero de la generacion
Poblacion poblacion = new Poblacion(trabajadores, procesos, duracionTurno);
//Se obtiene el mejor cromosoma de la poblacion inicial
Cromosoma mejorCromosoma = poblacion.obtenerMejorCromosoma();
Cromosoma ultimoCromosoma = new Cromosoma();
reporte.WriteLine("Población inicial");
reporte.WriteLine("Mejor cromosoma");
mejorCromosoma.mostrarCromosoma(reporte);
int repetido = 0, i = 0;
// Condicion de parada del algoritmo genetico
while ((i < MAX_ITERACIONES) && (repetido < MAX_REPETIDOS))
{
reporte.WriteLine();
reporte.WriteLine("Generación " + generacion);
// Generar la siguiente generacion
poblacion.SiguienteGeneracion();
//Se obtiene el mejor cromosoma de la actual generacion
Cromosoma nuevoCromosoma = poblacion.obtenerMejorCromosoma();
//Se compara si el mejor cromosoma de la generacion actual es mejor que el mejor cromosoma historico
if (nuevoCromosoma.FitnessActual > mejorCromosoma.FitnessActual)
{
mejorCromosoma = nuevoCromosoma;
}
if (Math.Truncate(nuevoCromosoma.FitnessActual) == Math.Truncate(ultimoCromosoma.FitnessActual))
{
//Si el mejor cromosoma de la generacion actual es igual al mejor cromosoma de la generacion anterior
repetido++;
}
else
{
//Si el mejor cromosoma de la generacion actual no es igual al mejor cromosoma de la generacion anterior
repetido = 0;
}
generacion++;
i++;
// Se guarda el mejor cromosoma actual para tenerlo en cuenta en la siguiente generacion
ultimoCromosoma = nuevoCromosoma;
reporte.WriteLine("Mejor cromosoma:");
nuevoCromosoma.mostrarCromosoma(reporte);
}
reporte.WriteLine();
reporte.WriteLine("RESULTADOS");
reporte.WriteLine("Mejor cromosoma global");
mejorCromosoma.mostrarCromosoma(reporte);
reporte.Close();
// Se muestran las asignaciones correspondientes
//Console.WriteLine("Asignaciones");
//mejorCromosoma.mostrarAsignaciones();
mejorCromosoma.exportarCSV();
watch.Stop();
var elapsedMs = watch.ElapsedMilliseconds;
Console.WriteLine("Tiempo del algoritmo {0} segundos.", elapsedMs / 1000.0);
Console.WriteLine("Fitness del mejor cromosoma {0}.", mejorCromosoma.FitnessActual);
Console.WriteLine("Presione ENTER para continuar");
Console.ReadLine();
}
//Esta función acciona el operador genético de cruce y de mutación
public void Cruce(ArrayList cromosomas)
{
CromosomasResultantes.Clear();
ArrayList CromosomasMadre = new ArrayList();
ArrayList CromosomasPadre = new ArrayList();
//Se procede a repartir equitativamente los cromosomas para generar los cruces posteriores
repartirCromosomas(cromosomas, CromosomasMadre, CromosomasPadre);
//Se proceden a realizar los cruces entre padre y madre escogiendo estos por el método de la ruleta
for (int j = 0; j < CromosomasPadre.Count; j++)
{
Cromosoma hijo1;
Cromosoma hijo2;
int ind1 = RouletteSelection(); //Indica el indice del cromosoma padre
int ind2 = RouletteSelection(); //Indica el indice del cromosoma madre
Cromosoma padre = (Cromosoma)CromosomasPadre[ind1];
Cromosoma madre = (Cromosoma)CromosomasMadre[ind2];
//Dependiendo de la frecuencia de cruce, puede que se haga cruce o no
if (Cromosoma.TheSeed.NextDouble() < frecuenciaCruce)
{
//Se procede a accionar el operador genético de cruce de tipo uniforme
padre.Cruce_uniforme(ref madre, out hijo1, out hijo2);
//Se verifica que los cromosomas después del cruce sigan siendo validos en estructura
if (!hijo1.esValido())
{
padre.CopiarCromosoma(out hijo1);
}
if (!hijo2.esValido())
{
madre.CopiarCromosoma(out hijo2);
}
}
else
{
padre.CopiarCromosoma(out hijo1);
madre.CopiarCromosoma(out hijo2);
}
// Dependiendo de la frecuencia de mutación, puede que se mute o no
if (Cromosoma.TheSeed.NextDouble() < frecuenciaMutacion)
{
// Se procede a accionar el operador genético de mutación
hijo1.Mutar_intercambio();
hijo2.Mutar_intercambio();
// Se verifica que los cromosomas después de la mutación sigan siendo validos en estructura
if (!hijo1.esValido())
{
padre.CopiarCromosoma(out hijo1);
}
if (!hijo2.esValido())
{
madre.CopiarCromosoma(out hijo2);
}
}
// Se agrupan los hijos para generar la siguiente generación
CromosomasResultantes.Add(hijo1);
CromosomasResultantes.Add(hijo2);
}
}
//Devuelve el mejor cromosoma de la generación actual
public Cromosoma obtenerMejorCromosoma()
{
Cromosoma valor = (Cromosoma)Cromosomas[PoblacionActual - 1];
return(valor);
}