//генерация первой популяции
private void GenerateFirstPopulation()
{
for (int i = 0; i < dataContext.GAParams.PCount; i++)
{
//забили входные параметры
population[i] = Randomize();
//посчитали выходные параметры
est = new Estimation(population[i]);
popResults[i] = new Results();
popResults[i] = est.Estimate();
//посчитали фитнесс
FitnessCalc(population[i], popResults[i]);
}
}
private void OnExecuteMainWindow()
{
est = new Estimation(dataContext.Inputs);
if (dataContext.Inputs.IsOptimizing)
{
gaView = new GAParameters();
gaView.DataContext = dataContext;
gaView.Show();
}
else
{
ResultsView resView = new ResultsView(est.Estimate());
resView.Show();
}
}
private void Breeding()
{
//посчитали сумму фитнесса
sumFitness = 0;
for (int i = 0; i < dataContext.GAParams.PCount; i++)
{
sumFitness += popResults[i].Fitness;
}
dataContext.GAmodel.AverageFitness = sumFitness / dataContext.GAParams.PCount;
//определили долю фитнесса каждого
for (int i = 0; i < dataContext.GAParams.PCount; i++)
{
popResults[i].Crossingover = popResults[i].Fitness / sumFitness;
}
//выдали каждому диапазон вероятности для скрещивания (от 0 до 1)
popResults[0].CrossChanceStart = 0;
popResults[0].CrossChanceEnd = popResults[0].Crossingover;
for (int i = 1; i < dataContext.GAParams.PCount; i++)
{
popResults[i].CrossChanceStart = popResults[i - 1].CrossChanceEnd;
popResults[i].CrossChanceEnd = popResults[i].CrossChanceStart + popResults[i].Crossingover;
}
//отбираем родителей методом рулетки
Roulette();
//скрещиваем
Crossingover();
//мутация
Mutation();
//посчитали выходные параметры для детей
childrenResults = new Results[dataContext.GAParams.ChildrenCount];
for (int i = 0; i < dataContext.GAParams.ChildrenCount; i++)
{
est = new Estimation(children[i]);
childrenResults[i] = new Results();
childrenResults[i] = est.Estimate();
}
//считаем фитнесс для детей
for (int i = 0; i < children.Length; i++)
{
FitnessCalc(children[i], childrenResults[i]);
}
//Формирование нового поколения
wholePopulation = new Inputs[dataContext.GAParams.PCount + dataContext.GAParams.ChildrenCount];
wholePopResults = new Results[dataContext.GAParams.PCount + dataContext.GAParams.ChildrenCount];
NewGeneration();
//Сортировка по фитнессу
FitnessSort();
dataContext.GAmodel.BestFitness = wholePopResults[0].Fitness;
//умерщвление самых слабых
//wholePopResults[0].Fitness = 0;
population = new Inputs[dataContext.GAParams.PCount];
popResults = new Results[dataContext.GAParams.PCount];
Array.Copy(wholePopulation, population, dataContext.GAParams.PCount);
Array.Copy(wholePopResults, popResults, dataContext.GAParams.PCount);
int same = 0;
for (int i = 1; i < dataContext.GAParams.PCount / 5 + 1; i++)
{
if (popResults[i].Fitness == popResults[i - 1].Fitness)
{
same++;
}
}
//проверка условий остановки
if ((generationCounter >= dataContext.GAParams.Generations) || (same >= dataContext.GAParams.PCount / 5))
{
stop = true;
}
}
