public static Individuo[] crossover(Individuo individuo1, Individuo individuo2)
{
Random r = new Random();
//sorteia o ponto de corte
int pontoCorte1 = r.Next((individuo1.Genes.Length / 2) - 2) + 1;
int pontoCorte2 = r.Next((individuo1.Genes.Length / 2) - 2) + individuo1.Genes.Length / 2;
Individuo[] filhos = new Individuo[2];
//pega os genes dos pais
string genePai1 = individuo1.Genes;
string genePai2 = individuo2.Genes;
string geneFilho1;
string geneFilho2;
//realiza o corte,
geneFilho1 = genePai1.Substring(0, pontoCorte1);
geneFilho1 += genePai2.Substring(pontoCorte1, pontoCorte2 - pontoCorte1);
geneFilho1 += genePai1.Substring(pontoCorte2, genePai1.Length - pontoCorte2);
geneFilho2 = genePai2.Substring(0, pontoCorte1);
geneFilho2 += genePai1.Substring(pontoCorte1, pontoCorte2 - pontoCorte1);
geneFilho2 += genePai2.Substring(pontoCorte2, genePai2.Length - pontoCorte2);
//cria o novo indivíduo com os genes dos pais
filhos[0] = new Individuo(geneFilho1);
filhos[1] = new Individuo(geneFilho2);
return filhos;
}
public static Individuo[] selecaoTorneio(Populacao populacao)
{
Random r = new Random();
Populacao populacaoIntermediaria = new Populacao(3);
//seleciona 3 indivíduos aleatóriamente na população
populacaoIntermediaria.Individuo = populacao.getIndivduo(r.Next(populacao.TamPopulacao));
populacaoIntermediaria.Individuo = populacao.getIndivduo(r.Next(populacao.TamPopulacao));
populacaoIntermediaria.Individuo = populacao.getIndivduo(r.Next(populacao.TamPopulacao));
//ordena a população
populacaoIntermediaria.ordenaPopulacao();
Individuo[] pais = new Individuo[2];
//seleciona os 2 melhores deste população
pais[0] = populacaoIntermediaria.getIndivduo(0);
pais[1] = populacaoIntermediaria.getIndivduo(1);
return pais;
}
public static Populacao novaGeracao(Populacao populacao, bool elitismo)
{
Random r = new Random();
//nova população do mesmo tamanho da antiga
Populacao novaPopulacao = new Populacao(populacao.TamPopulacao);
//se tiver elitismo, mantém o melhor indivíduo da geração atual
if (elitismo)
{
novaPopulacao.Individuo = populacao.getIndivduo(0);
}
//insere novos indivíduos na nova população, até atingir o tamanho máximo
while (novaPopulacao.NumIndividuos < novaPopulacao.TamPopulacao)
{
//seleciona os 2 pais por torneio
Individuo[] pais = selecaoTorneio(populacao);
Individuo[] filhos = new Individuo[2];
//verifica a taxa de crossover, se sim realiza o crossover, se não, mantém os pais selecionados para a próxima geração
if (r.NextDouble() <= taxaDeCrossover)
{
filhos = crossover(pais[1], pais[0]);
}
else
{
filhos[0] = new Individuo(pais[0].Genes);
filhos[1] = new Individuo(pais[1].Genes);
}
//adiciona os filhos na nova geração
novaPopulacao.Individuo = filhos[0];
novaPopulacao.Individuo = filhos[1];
}
//ordena a nova população
novaPopulacao.ordenaPopulacao();
return novaPopulacao;
}
