static void ordenar(List <Cromossomo> populacao)
{
//implementação do método do pente - combsort
int distancia = populacao.Count;
bool houveTroca;
do
{
distancia = (int)(distancia / 1.3);
if (distancia < 1)
{
distancia = 1;
}
houveTroca = false;
for (int i = 0; i + distancia < populacao.Count; i++)
{
if ((int)populacao[i].aptidao < (int)populacao[i + distancia].aptidao)
{
houveTroca = true;
Cromossomo temp = populacao[i];
populacao[i] = populacao[i + distancia];
populacao[i + distancia] = temp;
}
}
} while (distancia != 1 || houveTroca);
}
//
// ─── FUNÇÕES BÁSICAS DO ALGORITMO GENÉTICO ──────────────────────────────────────
//
/**
* Cria e configura os indivíduos da primeira geração.
*/
void inicializarPopulacao()
{
qtdIndividuosMortos = 0;
populacao = new List <Individuo>(tamanhoPopulacao);
individuosSelecionados = new List <Individuo>();
for (int i = 0; i < tamanhoPopulacao; i++, qtdIndividuosGerados++)
{
Individuo carro = InstanciarIndividuo();
carro.nome = "Individuo_" + qtdIndividuosGerados;
// Inicializar cada cromossomo.
Cromossomo[] cromossomos = new Cromossomo[qtdCromossomos];
for (int j = 0; j < qtdCromossomos; j++)
{
cromossomos[j] = new Cromossomo(qtdGenes, limitesInfSupCromo[j]);
}
carro.cromossomos = cromossomos;
populacao.Add(carro);
}
}
static void mutar(List <Cromossomo> populacao, String estadoFinal)
{
Random gerador = new Random();
int qtdMutantes = gerador.Next((int)populacao.Count / 5); //20% NO MÁXIMO DE MUTANTES
Cromossomo mutante;
int posicaoMutante;
for (; qtdMutantes > 0; qtdMutantes--)
{
posicaoMutante = gerador.Next((int)populacao.Count / 2, populacao.Count);
mutante = populacao[posicaoMutante];
Console.WriteLine("vai mutar " + mutante.valor + " " + mutante.aptidao);
//mutando
String valorMutado = mutante.valor;
char caracterMutante = mutante.valor[gerador.Next(mutante.valor.Length)];
char caracterSorteado = Util.letras[gerador.Next(Util.tamanho)];
valorMutado = valorMutado.Replace(caracterMutante, caracterSorteado);
mutante = new Cromossomo(valorMutado, estadoFinal);
Console.WriteLine("por esse " + mutante.valor + " " + mutante.aptidao);
populacao[posicaoMutante] = mutante;
}
}
public bool Equals(Cromossomo o)
{
if (o == null)
{
return(false);
}
return(this.valor.Equals(o.valor));
}
void ProximaGeracao(Cromossomo primeiro, Cromossomo segundo)
{
Cromossomo penultimo = new Cromossomo();
Cromossomo ultimo = new Cromossomo();
if (SaveControl.RetornarEvolutionState())
{
int menor = 10;
for (int i = 0; i < cromossomosUsados.Count; i++)
{
if (cromossomosUsados[i].FuncaoAvaliacao() <= menor)
{
menor = cromossomosUsados[i].FuncaoAvaliacao();
if (i == 0)
{
penultimo = cromossomosUsados[i];
ultimo = cromossomosUsados[i];
}
else
{
ultimo = penultimo;
penultimo = cromossomosUsados[i];
}
}
}
}
else
{
int maior = 0;
for (int i = 0; i < cromossomosUsados.Count; i++)
{
if (cromossomosUsados[i].FuncaoAvaliacao() >= maior)
{
maior = cromossomosUsados[i].FuncaoAvaliacao();
if (i == 0)
{
penultimo = cromossomosUsados[i];
ultimo = cromossomosUsados[i];
}
else
{
ultimo = penultimo;
penultimo = cromossomosUsados[i];
}
}
}
}
cromossomosUsados[penultimo.id].cromossomo = primeiro.cromossomo;
cromossomosUsados[ultimo.id].cromossomo = segundo.cromossomo;
arquivoGame.cromossomos = cromossomosUsados;
SaveControl.AtualizarArquivoJogo(arquivoGame);
}
void Selecao()
{
Cromossomo primeiro = new Cromossomo();
Cromossomo segundo = new Cromossomo();
if (SaveControl.RetornarEvolutionState())
{
int maior = 0;
for (int i = 0; i < cromossomosUsados.Count; i++)
{
if (cromossomosUsados[i].FuncaoAvaliacao() >= maior)
{
maior = cromossomosUsados[i].FuncaoAvaliacao();
if (i == 0)
{
primeiro = cromossomosUsados[i];
segundo = cromossomosUsados[i];
}
else
{
segundo = primeiro;
primeiro = cromossomosUsados[i];
}
}
}
}
else
{
int menor = 10;
for (int i = 0; i < cromossomosUsados.Count; i++)
{
if (cromossomosUsados[i].FuncaoAvaliacao() <= menor)
{
menor = cromossomosUsados[i].FuncaoAvaliacao();
if (i == 0)
{
primeiro = cromossomosUsados[i];
segundo = cromossomosUsados[i];
}
else
{
segundo = primeiro;
primeiro = cromossomosUsados[i];
}
}
}
}
Crossover(primeiro, segundo);
}
public static bool contem(List <Cromossomo> populacao, Cromossomo selecionado)
{
for (int i = 0; i < populacao.Count; i++)
{
if (populacao[i].valor.Equals(selecionado.valor))
{
return(true);
}
}
return(false);
}
/**
* Cruzamento de ponto único.
*/
void CrossOver()
{
// Selecionando só 2 indivíduos por enquanto...
Cromossomo[] cromossomos1 = individuosSelecionados[0].cromossomos;
Cromossomo[] cromossomos2 = individuosSelecionados[1].cromossomos;
foreach (Individuo individuo in populacao)
{
Cromossomo[] cromossomosCrossover = new Cromossomo[qtdCromossomos];
// Para cada cromossomo
for (int i = 0; i < qtdCromossomos; i++)
{
BitArray[] genesCrossover = new BitArray[qtdGenes];
// Pegar os cromossomos dos 2 indivíduos selecionados.
Cromossomo cromossomo1 = cromossomos1[i];
Cromossomo cromossomo2 = cromossomos2[i];
// Para cada gene
for (int j = 0; j < qtdGenes; j++)
{
int ponto = UnityEngine.Random.Range(0, Cromossomo.qtdBits);
BitArray gene1 = cromossomo1.genes[j];
BitArray gene2 = cromossomo2.genes[j];
BitArray geneCrossover = new BitArray(6);
// Antes e depois do ponto
for (int k = 0; k < ponto; k++)
{
geneCrossover[k] = gene1[k];
}
for (int k = ponto; k < gene1.Count; k++)
{
geneCrossover[k] = gene2[k];
}
genesCrossover[j] = geneCrossover;
}
cromossomosCrossover[i] = new Cromossomo(genesCrossover);
}
qtdIndividuosGerados++;
individuo.Setar("Individuo_" + qtdIndividuosGerados, cromossomosCrossover);
}
}
public void TestaGetFit()
{
//Arrange
var obj = new Cromossomo();
obj.Genes = "10000000001000000000"; //0 e 0
double expected = 0;
//Act
double actual = obj.Fitness;
//Assert
Assert.AreEqual(actual, expected);
}
public void TestaDecodificaGenes()
{
//Arrange
var ob = new Cromossomo();
ob.Genes = "01000000001000000111"; //-256 e 7
double[] expected = { -2.56, 0.07 };
//Act
double[] actual = ob.decodificaGenes();
//Assert
Assert.IsTrue(actual[0] == expected[0] && actual[1] == expected[1]);
}
public void TestaFormataNumBin()
{
//Arrange
var obj = new Cromossomo();
string sin = "0";
string n = "11";//-3
var expected = "0000000011";
//Act
var actual = obj.formataNumBin(sin, n);
//Assert
Assert.AreEqual(actual, expected);
}
void Crossover(Cromossomo primeiro, Cromossomo segundo)
{
Cromossomo temp;
temp = primeiro;
int pontoCorte = UnityEngine.Random.Range(1, 9);
for (int i = 0; i < pontoCorte; i++)
{
primeiro.cromossomo[i] = segundo.cromossomo[i];
segundo.cromossomo[i] = temp.cromossomo[i];
}
Mutacao(primeiro, segundo);
}
void GerarPopulacaoInicial()
{
for (int i = 0; i < 100; i++)
{
Cromossomo c = new Cromossomo();
c.Inicializar();
c.id = i;
cromossomosUsados.Add(c);
}
arquivoGame.cromossomos = cromossomosUsados;
arquivoGame.evolutionState = true;
for (int i = 0; i < arquivoGame.lastScores.Length; i++)
{
arquivoGame.lastScores[i] = -1;
}
SaveControl.AtualizarArquivoJogo(arquivoGame);
}
void Mutacao(Cromossomo primeiro, Cromossomo segundo)
{
int chance = UnityEngine.Random.Range(0, 100);
if (chance <= 10 && chance >= 0)
{
int cromossomo = UnityEngine.Random.Range(0, 1);
int numCromossomo = UnityEngine.Random.Range(0, 7);
int valGene = UnityEngine.Random.Range(0, 2);
if (cromossomo == 0)
{
primeiro.cromossomo[numCromossomo] = valGene;
}
else
{
segundo.cromossomo[numCromossomo] = valGene;
}
}
ProximaGeracao(primeiro, segundo);
}
