private static Genotip Best_genotip(List <Genotip> population)
{
Genotip best = population[0];
foreach (Genotip pop in population)
{
if (pop.Fitness_function > best.Fitness_function)
{
best = pop;
}
}
return(best);
}
public static List <Genotip> Selection_tournirs(List <Genotip> population, int genotip_count, int group_length, Random rnd) //селекция турнирным методом
//входные данные - массив генотипов (популяция), число генотипов, количество элементов в группе, рандомайзер
//выходные данные - массив генотипов (родительский пул)
{
int group_num;
//установка размера группы
if (group_length < 2)
{
group_num = 2;
}
else
{
group_num = group_length;
}
Genotip[] group = new Genotip[group_num];
List <Genotip> parent_pool = new List <Genotip>();
parent_pool.Add(Best_genotip(population));
//выборка лучшего из группы
for (int i = 0; i < genotip_count; ++i)
{
for (int j = 0; j < group_num; ++j)
{
int num = rnd.Next(population.Count);
group[j] = population.ElementAt(num);
}
for (int j = 0; j < group.Length - 1; ++j)
{
for (int k = 0; k < group_length - j - 1; ++k)
{
if (group[k].Fitness_function < group[k + 1].Fitness_function)
{
Genotip temp = group[k];
group[k] = group[k + 1];
group[k + 1] = temp;
}
}
}
parent_pool.Add(new Genotip(group[0]));
}
return(parent_pool);
}
public static List <Genotip> Selection_rang(List <Genotip> population, int genotip_count, Random rnd) //селекция ранговым методом
//входные данные - массив генотипов (популяция), число генотипов, рандомайзер
//выходные данные - массив генотипов (родительский пул)
{
List <Genotip> sort_population = new List <Genotip>();
foreach (Genotip chrom in population)
{
sort_population.Add(chrom);
}
//сортировка генотипов в популяции по возрастанию функции приспособленности
for (int j = 0; j < sort_population.Count - 1; ++j)
{
bool flag = false;
for (int i = 0; i < sort_population.Count - j - 1; ++i)
{
if (sort_population.ElementAt(i).Fitness_function > sort_population.ElementAt(i + 1).Fitness_function)
{
Genotip temp = sort_population.ElementAt(i);
sort_population[i] = sort_population.ElementAt(i + 1);
sort_population[i + 1] = temp;
flag = true;
}
}
if (!flag)
{
break;
}
}
List <double> ranges = new List <double>();
List <Genotip> temporary = new List <Genotip>();
int counter = 0;
//назначение рангов
//если функции приспособленности элементов одинаковые, то их ранг равен сумме их позиций / количество элементов
//иначе ранг равен позиции элемента, начиная с 1
for (int i = 0; i < sort_population.Count; ++i)
{
if (i != sort_population.Count - 1 && (sort_population[i].Fitness_function == sort_population[i + 1].Fitness_function))
{
counter++;
}
else
{
if (counter == 0)
{
ranges.Add(i + 1);
}
else
{
counter++;
double sum = 0;
for (int j = 0; j < counter; j++)
{
sum += ranges.Count + 1 + j;
}
double rang = sum / counter;
for (int j = 0; j < counter; j++)
{
ranges.Add(rang);
}
counter = 0;
}
}
}
List <double> sector = new List <double>();
double rang_sum = 0.0;
//сумма рангов
foreach (double rang in ranges)
{
rang_sum += rang;
}
//формирование секторов в соответствии с рангами
for (int i = 0; i < population.Count; ++i)
{
if (i > 0)
{
sector.Add(sector.ElementAt(i - 1) + (ranges[sort_population.IndexOf(population[i])]) / rang_sum);
}
else
{
sector.Add((ranges[sort_population.IndexOf(population[i])]) / rang_sum);
}
}
List <Genotip> parent_pool = new List <Genotip>();
parent_pool.Add(Best_genotip(population));
//выборка по принадлежности к сектору
for (int i = 0; i < genotip_count; ++i)
{
double number = rnd.NextDouble();
int count = 0;
foreach (double sect in sector)
{
if (number <= sect)
{
parent_pool.Add(population.ElementAt(count));
break;
}
count++;
}
}
return(parent_pool);
}
public static List <Genotip> Formation_new_population(List <Genotip> parent_pool, List <int> employees, int genotip_count, int max_count_employees, double crossover_propbability, double mutation_probablity, Random rnd) //формирование новой популяции
//входные данные - массив генотипов (родительский пул), список идентификаторов сотрудников, число хромосом, максимальное число сотрудников на проект, вероятность скрещивания, вероятность мутации, рандомайзер
//выходные данные - список генотипов (новая популяция)
{
List <Genotip> new_population = new List <Genotip>();
int position = 0;
int max = 0;
int counter = 0;
//поиск позиции элемента с максимальным значением функции приспособленности
foreach (Genotip genom in parent_pool)
{
if (genom.Fitness_function > max)
{
max = genom.Fitness_function;
position = counter;
}
++counter;
}
//добавление в новую популяцию элемента с максимальным значением функции приспособленности
new_population.Add(parent_pool.ElementAt(position));
while (new_population.Count < genotip_count)
{
//формируется случайное десятичное число
double probablity = rnd.NextDouble();
//если оно меньше или равно проценту мутации, то в новую популяцию добавляется мутировавшая хромосома
if (probablity <= mutation_probablity)
// for (int i = 0; i < chromosome_count * mutation_probablity; ++i)
{
if (new_population.Count < genotip_count)
{
int num = rnd.Next(genotip_count);
Genotip mut_pop = new Genotip();
mut_pop = parent_pool[num];
mut_pop = Mutation(mut_pop, employees, max_count_employees, rnd);
new_population.Add(mut_pop);
}
else
{
break;
}
}
else
//добавляются 2 хромосомы с помощью скрещивания
// for (int i = Convert.ToInt32(Math.Ceiling(chromosome_count * mutation_probablity)); i < chromosome_count * (mutation_probablity + crossover_propbability); ++i)
if (probablity <= (crossover_propbability + mutation_probablity))
{
if (new_population.Count == genotip_count - 1)
{
break; //continue;
}
if (new_population.Count < genotip_count)
{
Genotip parent_one = new Genotip();
Genotip parent_two = new Genotip();
int num = rnd.Next(genotip_count);
parent_one = parent_pool[num];
num = rnd.Next(genotip_count);
parent_two = parent_pool[num];
List <Genotip> crossingover_result = Crossengover(parent_one, parent_two, employees, max_count_employees, rnd);
for (int j = 0; j < crossingover_result.Count; ++j)
{
/* double prob = rnd.NextDouble();
*
* if (prob <= mutation_probablity)
* crossingover_result[i] = Mutation(crossingover_result[i], rnd);*/
new_population.Add(crossingover_result[j]);
}
}
else
{
break;
}
}
//for (int i = Convert.ToInt32(Math.Ceiling(chromosome_count * (mutation_probablity + crossover_propbability))); i < chromosome_count; ++i)
else
{
//копирование случайной хромосомы родительского пула
int num = rnd.Next(genotip_count);
Genotip clone = new Genotip();
clone = parent_pool[num];
new_population.Add(clone);
}
}
return(new_population);
}
private static List <Genotip> Crossengover(Genotip parent_one, Genotip parent_two, List <int> employees, int max_count_employees, Random rnd) //равномерное скрещивание
//входные данные - генотип из родительского пула 1, генотип из родительского пула 2, список идентификаторов сотрудников, максимальное число сотрудников на проект, рандомайзер
//выходные данные - массив генотипов
{
List <int> empl1 = new List <int>(); //массив сотрудников 1 потомка
List <int> empl2 = new List <int>(); //массив сотрудников 2 потомка
List <int> none_empl_on1 = new List <int>();
List <int> none_empl_on2 = new List <int>();
int sum_par_one = 0;
int sum_par_two = 0;
foreach (int em in employees) //заполнение массивов
{
int i = em;
int j = em;
empl1.Add(i);
empl2.Add(j);
}
List <Genotip> new_individs = new List <Genotip>(); //массив дочерних генотипов
Genotip child_one = new Genotip(); //потомок 1
Genotip child_two = new Genotip(); //потомок 2
for (int i = 0; i < parent_one.Get_chromosome_count(); ++i) //для всех проектов в хромосоме выбирается информация о соответствующем проекте из обеих хромосом
{
int proj_id = parent_one.Chromosome[i].ID;
Project_chromosome par1 = parent_one.Chromosome[i];
Project_chromosome par2 = new Project_chromosome();
foreach (Project_chromosome pr in parent_two.Chromosome)
{
if (pr.ID == proj_id)
{
par2 = pr;
break;
}
}
/* count_empl_on_par1.Add(par1.Get_count_employees());
* count_empl_on_par2.Add(par2.Get_count_employees());*/
sum_par_one += par1.Get_count_employees(); //подсчёт суммарного числа сотрудников в родителе 1
sum_par_two += par2.Get_count_employees(); //подсчёт суммарного числа сотрудников в родителе 2
int max_count = (par1.Get_count_employees() > par2.Get_count_employees()) ? par1.Get_count_employees() : par2.Get_count_employees(); //максимум - максимальная длина цепочки сотрудников в проекте из 2 хромсом
Project_chromosome ch1 = new Project_chromosome();
ch1.ID = proj_id;
Project_chromosome ch2 = new Project_chromosome();
ch2.ID = proj_id;
for (int j = 0; j < max_count; ++j)
{
int randomize = rnd.Next(0, 2);
//случайное число показывает порядок копирвоания: если 1 - то из 1 родителя в 1 потомка, из 2 родителя во 2 потомка, 0 - наоборот
// int rand2 = randomize;
//если найдена попытка повторного добавления одного и того же сотрудника в потомка, то идентификатор этого сотрудника заносится в список сотрудников первого порядка для другого потомка
if (randomize == 1)
{
if (j < par1.Get_count_employees())
{
if (empl1.IndexOf(par1.Employees[j]) != -1)
{
ch1.Add_employees(par1.Employees[j]);
empl1.Remove(par1.Employees[j]);
}
else
{
none_empl_on2.Add(par1.Employees[j]);
}
}
if (j < par2.Get_count_employees())
{
if (empl2.IndexOf(par2.Employees[j]) != -1)
{
ch2.Add_employees(par2.Employees[j]);
empl2.Remove(par2.Employees[j]);
}
else
{
none_empl_on1.Add(par2.Employees[j]);
}
}
}
else
{
if (j < par2.Get_count_employees())
{
if (empl1.IndexOf(par2.Employees[j]) != -1)
{
ch1.Add_employees(par2.Employees[j]);
empl1.Remove(par2.Employees[j]);
}
else
{
none_empl_on2.Add(par2.Employees[j]);
}
}
if (j < par1.Get_count_employees())
{
if (empl2.IndexOf(par1.Employees[j]) != -1)
{
ch2.Add_employees(par1.Employees[j]);
empl2.Remove(par1.Employees[j]);
}
else
{
none_empl_on1.Add(par1.Employees[j]);
}
}
}
}
child_one.Add_chromosome(ch1);
child_two.Add_chromosome(ch2);
List <int> max_empl_in_project = new List <int>();
//если массивы предположительных сотрудников для потомков не пусты, то производится занесение сотрудников в соответствующего потомка, при нехватке в нём сотрудников
//распределение сотрудников по проектам производится аналогично способу, используемому при формировании стартового поколения
if (none_empl_on1.Count > 0)
{
child_one.Chromosome = InsertionSort(child_one.Chromosome);
}
while (none_empl_on1.Count > 0 & max_empl_in_project.Count < child_one.Get_chromosome_count())
{
int num = rnd.Next(none_empl_on1.Count);
int employee = none_empl_on1.ElementAt(num);
bool flag = false;
bool del_flag = true;
while (flag == false)
{
if (empl1.IndexOf(employee) == -1)
{
break;
}
foreach (Project_chromosome pr in child_one.Chromosome)
{
int ch = rnd.Next(2);
if (ch == 1)
{
if (pr.Get_count_employees() < max_count_employees)
{
pr.Add_employees(employee);
flag = true;
break;
}
else
{
if (max_empl_in_project.IndexOf(pr.ID) == -1)
{
max_empl_in_project.Add(pr.ID);
if (max_empl_in_project.Count == child_one.Get_chromosome_count())
{
flag = true;
del_flag = false;
}
}
continue;
}
}
}
}
child_one.Chromosome = InsertionSort(child_one.Chromosome);
if (del_flag)
{
none_empl_on1.RemoveAt(num);
empl1.Remove(employee);
}
}
max_empl_in_project.Clear();
if (none_empl_on2.Count > 0)
{
child_two.Chromosome = InsertionSort(child_two.Chromosome);
}
while (none_empl_on2.Count > 0 & max_empl_in_project.Count < child_two.Get_chromosome_count())
{
int num = rnd.Next(none_empl_on2.Count);
int employee = none_empl_on2.ElementAt(num);
bool flag = false;
bool del_flag = true;
while (flag == false)
{
if (empl2.IndexOf(employee) == -1)
{
break;
}
foreach (Project_chromosome pr in child_two.Chromosome)
{
int ch = rnd.Next(2);
if (ch == 1)
{
if (pr.Get_count_employees() < max_count_employees)
{
pr.Add_employees(employee);
flag = true;
break;
}
else
{
if (max_empl_in_project.IndexOf(pr.ID) == -1)
{
max_empl_in_project.Add(pr.ID);
if (max_empl_in_project.Count == child_two.Get_chromosome_count())
{
flag = true;
del_flag = false;
}
}
continue;
}
}
}
}
child_two.Chromosome = InsertionSort(child_two.Chromosome);
if (del_flag)
{
none_empl_on2.RemoveAt(num);
empl2.Remove(employee);
}
}
}
int sum_child_one = 0;
int sum_child_two = 0;
//поиск числа сотрудников в генотипах потомков
foreach (Project_chromosome c1 in child_one.Chromosome)
{
sum_child_one += c1.Get_count_employees();
}
foreach (Project_chromosome c2 in child_two.Chromosome)
{
sum_child_two += c2.Get_count_employees();
}
//если суммы не совпадают, то дополняем потомков из основного массива для сотрудников
if (sum_par_one != sum_child_one)
{
List <int> max_empl_in_project = new List <int>();
if (empl1.Count > 0)
{
child_one.Chromosome = InsertionSort(child_one.Chromosome);
}
while (empl1.Count > 0 & max_empl_in_project.Count < child_one.Get_chromosome_count())
{
int num = rnd.Next(empl1.Count);
int employee = empl1.ElementAt(num);
bool flag = false;
bool del_flag = true;
while (flag == false)
{
foreach (Project_chromosome pr in child_one.Chromosome)
{
int ch = rnd.Next(2);
if (ch == 1)
{
if (pr.Get_count_employees() < max_count_employees)
{
pr.Add_employees(employee);
flag = true;
break;
}
else
{
if (max_empl_in_project.IndexOf(pr.ID) == -1)
{
max_empl_in_project.Add(pr.ID);
if (max_empl_in_project.Count == child_one.Get_chromosome_count())
{
flag = true;
del_flag = false;
}
}
continue;
}
}
}
}
child_one.Chromosome = InsertionSort(child_one.Chromosome);
if (del_flag)
{
empl1.RemoveAt(num);
}
}
}
if (sum_child_two != sum_par_two)
{
List <int> max_empl_in_project = new List <int>();
if (empl2.Count > 0)
{
child_two.Chromosome = InsertionSort(child_two.Chromosome);
}
while (empl2.Count > 0 & max_empl_in_project.Count < child_two.Get_chromosome_count())
{
int num = rnd.Next(empl2.Count);
int employee = empl2.ElementAt(num);
bool flag = false;
bool del_flag = true;
while (flag == false)
{
foreach (Project_chromosome pr in child_two.Chromosome)
{
int ch = rnd.Next(2);
if (ch == 1)
{
if (pr.Get_count_employees() < max_count_employees)
{
pr.Add_employees(employee);
flag = true;
break;
}
else
{
if (max_empl_in_project.IndexOf(pr.ID) == -1)
{
max_empl_in_project.Add(pr.ID);
if (max_empl_in_project.Count == child_two.Get_chromosome_count())
{
flag = true;
del_flag = false;
}
}
continue;
}
}
}
}
child_two.Chromosome = InsertionSort(child_two.Chromosome);
if (del_flag)
{
empl2.RemoveAt(num);
}
}
}
new_individs.Add(child_one);
new_individs.Add(child_two);
return(new_individs);
}
private static Genotip Mutation(Genotip parent, List <int> employees, int max_count_employees, Random rnd) //мутация
//входные данные - генотип из родительского пула, список идентификаторов сотрудников, максимальное число сотрудников на проект, рандомайзер
//выходные данные - генотип
{
//мутация заключается в формировании новой хромосомы.
//формирвоание аналогично формированию хромосом для стартовой популяции
List <int> empl_temp = new List <int>();
List <int> prog_id = new List <int>();
foreach (Project_chromosome pr in parent.Chromosome)
{
prog_id.Add(pr.ID);
}
List <Project_chromosome> pr_chrom = new List <Project_chromosome>();
foreach (int em in employees)
{
int i = em;
empl_temp.Add(i);
}
// foreach (Project_chromosome pr in parent.Chromosome)
while (pr_chrom.Count < parent.Chromosome.Count)
{
Project_chromosome mut_pr = new Project_chromosome();
int proj_id = rnd.Next(prog_id.Count);
mut_pr.ID = prog_id.ElementAt(proj_id);
prog_id.RemoveAt(proj_id);
int num = rnd.Next(empl_temp.Count);
mut_pr.Add_employees(empl_temp.ElementAt(num));
empl_temp.RemoveAt(num);
pr_chrom.Add(mut_pr);
}
List <int> max_empl_in_project = new List <int>();
while (empl_temp.Count > 0 & max_empl_in_project.Count < parent.Get_chromosome_count())
{
int num = rnd.Next(empl_temp.Count);
int employee = empl_temp.ElementAt(num);
bool flag = false;
bool del_flag = true;
while (flag == false)
{
foreach (Project_chromosome pr in pr_chrom)
{
int ch = rnd.Next(2);
if (ch == 1)
{
if (pr.Get_count_employees() < max_count_employees)
{
pr.Add_employees(employee);
flag = true;
break;
}
else
{
if (max_empl_in_project.IndexOf(pr.ID) == -1)
{
max_empl_in_project.Add(pr.ID);
}
if (max_empl_in_project.Count == parent.Get_chromosome_count())
{
flag = true;
del_flag = false;
}
break;
}
}
}
}
pr_chrom = InsertionSort(pr_chrom);
if (del_flag)
{
empl_temp.RemoveAt(num);
}
}
Genotip mut_individ = new Genotip(pr_chrom);
return(mut_individ);
}
public Genotip(Genotip population) //конструктор с передаваемым объектом класса
{
this.chromosome = population.chromosome;
this.fitness_function = population.fitness_function;
}
