public static List <string> genetico(double inversion, double[] FNE, double VS, int periodo, int poblacionNumero)
{
Stopwatch tiempo2 = Stopwatch.StartNew();
double aproxInicial = aproximacioninicial(inversion, FNE);
Random random = new Random();
double minimo = aproxInicial - 1000;
double maximo = aproxInicial + 1000;
List <double> poblacion = new List <double>();
while (poblacion.Count < poblacionNumero)
{
double numeroAleatorio = random.NextDouble() * (maximo - minimo) + minimo;
if (!poblacion.Contains(numeroAleatorio))
{
poblacion.Add(numeroAleatorio);
}
}
int i = 1;
double porcentajeconvergencia = 0;
double porcentaje = (((double)100) / poblacionNumero);
List <double> ResultadosFX;
Random random2 = new Random();
do
{
ResultadosFX = fx(inversion, FNE, VS, poblacion, periodo);
List <int> torneo1 = posTorneo(0, poblacion.Count / 2);
List <int> torneo2 = posTorneo(poblacion.Count / 2, poblacion.Count);
List <double> padre = Seleccion(torneo1, torneo2, ResultadosFX, poblacion);
List <int> cruce1 = posTorneo(0, padre.Count / 2);
List <int> cruce2 = posTorneo(padre.Count / 2, padre.Count);
int c1 = cruce1.Count();
int c2 = cruce2.Count();
List <double> hijos_Generados = new List <double>();
double probCruz = random2.NextDouble();
if (probCruz < 0.9)
{
hijos_Generados = CruceTotal(padre, cruce1, cruce2, i);
}
else
{
hijos_Generados = padre;
}
poblacion.Clear();
poblacion = padre.Concat(hijos_Generados).ToList();
poblacion = DesordenarLista(poblacion);
var agrupacion = poblacion.GroupBy(x => x).Select(g => g.Count()).ToList();
agrupacion = agrupacion.OrderByDescending(o => o).ToList();
var agrupacion2 = agrupacion.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
var agrupacion3 = agrupacion.GroupBy(x => x).Select(g => g.Key).ToList();
var valormax = agrupacion3.Max();
foreach (var el in agrupacion2)
{
if (el.Text == valormax && el.Count == 1)
{
double valor = Convert.ToDouble(el.Text);
porcentajeconvergencia = porcentaje * valor;
}
break;
}
if (porcentajeconvergencia < (double)99.9)
{
i = i + 1;
}
} while (porcentajeconvergencia < (double)99.9);
tiempo2.Stop();
var resultTIR = poblacion.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
resultTIR = resultTIR.OrderByDescending(o => o.Count).ToList();
var resultTMR = ResultadosFX.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
resultTMR = resultTMR.OrderByDescending(o => o.Count).ToList();
String Ztiempo2 = tiempo2.Elapsed.TotalSeconds.ToString();
List <string> resultados = new List <string>();
resultados.Add(Ztiempo2);
resultados.Add(resultTIR[0].Text.ToString());
resultados.Add(aproxInicial.ToString());
resultados.Add(porcentajeconvergencia.ToString());
resultados.Add(resultTMR[0].Text.ToString());
resultados.Add(i.ToString());
return(resultados);
}
public static List <double> CalcularTIR(double inversion, double[] FNE, double VS, int periodo)
{
int poblacionNumero = 1200;
// System.Diagnostics.Debug.WriteLine("\nAproximacion inicial encontrada");
//System.Diagnostics.Debug.WriteLine("\n\n******************INICIO DE LA BUSQUEDA DE LA TIR.*****************\n\n");
//Stopwatch tiempo = Stopwatch.StartNew();
double aproxInicial = aproximacioninicial(inversion, FNE);
Random random = new Random();
double minimo = aproxInicial - 1000;
double maximo = aproxInicial + 1000;
List <double> poblacion = new List <double>();
while (poblacion.Count < poblacionNumero)
{
double numeroAleatorio = random.NextDouble() * (maximo - minimo) + minimo;
if (!poblacion.Contains(numeroAleatorio))
{
poblacion.Add(numeroAleatorio);
}
}
int i = 1;
double porcentajeconvergencia = 0;
double porcentaje = (((double)100) / poblacionNumero);
List <double> ResultadosFX;
Random random2 = new Random();
do
{
ResultadosFX = fx(inversion, FNE, VS, poblacion, periodo);
List <int> torneo1 = posTorneo(0, poblacion.Count / 2);
List <int> torneo2 = posTorneo(poblacion.Count / 2, poblacion.Count);
List <double> padre = Seleccion(torneo1, torneo2, ResultadosFX, poblacion);
List <int> cruce1 = posTorneo(0, padre.Count / 2);
List <int> cruce2 = posTorneo(padre.Count / 2, padre.Count);
List <double> hijos_Generados = new List <double>();
double probCruz = random2.NextDouble();
if (probCruz < 0.9)
{
hijos_Generados = CruceTotal(padre, cruce1, cruce2, i);
}
else
{
hijos_Generados = padre;
}
poblacion.Clear();
poblacion = padre.Concat(hijos_Generados).ToList();
poblacion = DesordenarLista(poblacion);
var agrupacion = poblacion.GroupBy(x => x).Select(g => g.Count()).ToList();
agrupacion = agrupacion.OrderByDescending(o => o).ToList();
var agrupacion2 = agrupacion.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
var agrupacion3 = agrupacion.GroupBy(x => x).Select(g => g.Key).ToList();
var valormax = agrupacion3.Max();
foreach (var el in agrupacion2)
{
if (el.Text == valormax && el.Count == 1)
{
double valor = Convert.ToDouble(el.Text);
porcentajeconvergencia = porcentaje * valor;
}
break;
}
// System.Diagnostics.Debug.WriteLine("\tGeneracion: {0} , Convergencia del: {1}\n", i, porcentajeconvergencia);
if (porcentajeconvergencia < (double)99.9)
{
i = i + 1;
}
} while (porcentajeconvergencia < (double)99.9);
//tiempo.Stop();
//System.Diagnostics.Debug.WriteLine("\n******************CONCLUIDA LA BUSQUEDA DE LA TIR.*****************");
var resultTIR = poblacion.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
resultTIR = resultTIR.OrderByDescending(o => o.Count).ToList();
var resultTMAR = ResultadosFX.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
resultTMAR = resultTMAR.OrderByDescending(o => o.Count).ToList();
/*System.Diagnostics.Debug.WriteLine("********RESULTADOS DE LA BUSQUEDA DE LA TIR*************");
* System.Diagnostics.Debug.WriteLine("\tAproximacion inicial es: {0}\n", aproxInicial);
* System.Diagnostics.Debug.WriteLine("\n\tTotal de Generaciones del calculo de la TIR: {0} , Convergencia del: {1}", i, porcentajeconvergencia);
* System.Diagnostics.Debug.WriteLine("\n\t\t RESULTADO TMAR: {0}", resultTMAR[0].Text);
* System.Diagnostics.Debug.WriteLine("\n\t\t RESULTADO TIR: {0}", resultTIR[0].Text);
* System.Diagnostics.Debug.WriteLine($"\n\t\t\tTiempo para la busqueda de la TIR y TMAR: {tiempo.Elapsed.TotalSeconds} segundos");
* System.Diagnostics.Debug.WriteLine("********RESULTADOS DE LA BUSQUEDA DE LA TIR*************");*/
List <double> resultados = new List <double>();
resultados.Add(resultTIR[0].Text);
resultados.Add(resultTMAR[0].Text);
Thread.Sleep(450);
return(resultados);
}
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
Resultados.Text = "";
ResultadosFNE.Text = "";
String inve, per, vss;
double inversion, VS;
int periodo;
inve = inveTex.Text;
per = pertex.Text;
vss = vsstex.Text;
double[] FNE = new double[Convert.ToInt32(per)];
FNE[0] = Convert.ToDouble(2000);
FNE[1] = Convert.ToDouble(1000);
FNE[2] = Convert.ToDouble(3000);
FNE[3] = Convert.ToDouble(3000);
FNE[4] = Convert.ToDouble(1000);
/* for (int x = 0; x < Convert.ToInt32(per); x++)
* {
* Console.WriteLine("\tIntroduzca el FNE {0}: ", x + 1);
* String temporal = Console.ReadLine();
* FNE[x] = Convert.ToDouble(temporal);
* }*/
inversion = Convert.ToDouble(inve);
periodo = Convert.ToInt32(per);
VS = Convert.ToDouble(vss);
String poblacionNumero;
poblacionNumero = poblacionNumeroTex.Text;
Resultados.Text = Resultados.Text + "******************INICIO DE LA BUSQUEDA DE LA TIR.*****************\r\n\n";
List <double> porcentajeconvergenciagrafica = new List <double>();
Stopwatch tiempo = Stopwatch.StartNew();
double aproxInicial = aproximacioninicial(inversion, FNE);
Random random = new Random();
double minimo = aproxInicial - 1000;
double maximo = aproxInicial + 1000;
List <double> poblacion = new List <double>();
while (poblacion.Count < Int32.Parse(poblacionNumero))
{
double numeroAleatorio = random.NextDouble() * (maximo - minimo) + minimo;
if (!poblacion.Contains(numeroAleatorio))
{
poblacion.Add(numeroAleatorio);
}
}
List <double> poblacionGrafica = new List <double>(poblacion);
int i = 1;
double porcentajeconvergencia = 0;
double porcentaje = (((double)100) / Int32.Parse(poblacionNumero));
List <double> ResultadosFX;
Random random2 = new Random();
do
{
ResultadosFX = fx(inversion, FNE, VS, poblacion, periodo);
List <int> torneo1 = posTorneo(0, poblacion.Count / 2);
List <int> torneo2 = posTorneo(poblacion.Count / 2, poblacion.Count);
List <double> padre = Seleccion(torneo1, torneo2, ResultadosFX, poblacion);
List <int> cruce1 = posTorneo(0, padre.Count / 2);
List <int> cruce2 = posTorneo(padre.Count / 2, padre.Count);
List <double> hijos_Generados = new List <double>();
double probCruz = random2.NextDouble();
if (probCruz < 0.9)
{
hijos_Generados = CruceTotal(padre, cruce1, cruce2, i);
}
else
{
hijos_Generados = padre;
}
poblacion.Clear();
poblacion = padre.Concat(hijos_Generados).ToList();
poblacion = DesordenarLista(poblacion);
var agrupacion = poblacion.GroupBy(x => x).Select(g => g.Count()).ToList();
agrupacion = agrupacion.OrderByDescending(o => o).ToList();
var agrupacion2 = agrupacion.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
var agrupacion3 = agrupacion.GroupBy(x => x).Select(g => g.Key).ToList();
var valormax = agrupacion3.Max();
foreach (var el in agrupacion2)
{
if (el.Text == valormax && el.Count == 1)
{
double valor = Convert.ToDouble(el.Text);
porcentajeconvergencia = porcentaje * valor;
}
break;
}
Resultados.Text = Resultados.Text + "\tGeneracion: " + i + " , Convergencia del: " + porcentajeconvergencia + "\r\n";
// Console.WriteLine("\tGeneracion: {0} , Convergencia del: {1}\n", i, porcentajeconvergencia);
porcentajeconvergenciagrafica.Add(porcentajeconvergencia);
if (porcentajeconvergencia < (double)99.9)
{
i = i + 1;
}
} while (porcentajeconvergencia < (double)99.9);
tiempo.Stop();
chart1.Series["Convergencia"].Points.Clear();
chart1.ChartAreas[0].AxisX.Title = "Generaciones";
chart1.ChartAreas[0].AxisY.Title = "Porcentaje de Convergencia";
int a0;
for (a0 = 1; a0 <= porcentajeconvergenciagrafica.Count; a0++)
{
chart1.Series["Convergencia"].Points.AddXY(a0, porcentajeconvergenciagrafica[a0 - 1]);
}
/*Limites de ejes de grafica*/
chart1.ChartAreas[0].AxisY.Maximum = 100;
chart1.ChartAreas[0].AxisY.Interval = 10;
double valorConDecimal = (double)porcentajeconvergenciagrafica.Count / 10;
long valorSinDecimal = (long)valorConDecimal;
double decimales = valorConDecimal - (double)valorSinDecimal;
if (decimales != 0)
{
valorSinDecimal = valorSinDecimal + 1;
}
int someIntT = (int)valorSinDecimal * 10;
chart1.ChartAreas[0].AxisX.Maximum = someIntT;
chart1.ChartAreas[0].AxisX.Interval = 5;
chart2.Series["Poblacion Inicial"].Points.Clear();
chart2.Series["Poblacion Final"].Points.Clear();
chart2.ChartAreas[0].AxisX.Title = "Numero Cromosoma";
chart2.ChartAreas[0].AxisY.Title = "Valor de Cromosoma";
for (int a = 1; a <= Int32.Parse(poblacionNumero); a++)
{
chart2.Series["Poblacion Inicial"].Points.AddXY(a, poblacionGrafica[a - 1]);
//chart2.Series["Poblacion Final"].Points.AddXY(a, poblacion[a]);
}
chart2.ChartAreas[0].AxisX.Interval = Int32.Parse(poblacionNumero) / 10;
chart2.ChartAreas[0].AxisY.Interval = 200;
double tem0 = maximo / 100;
long valorSinDecimal0 = (long)tem0;
valorSinDecimal0 = valorSinDecimal0 + 1;
int someIntT0 = (int)valorSinDecimal0 * 100;
chart2.ChartAreas[0].AxisY.Maximum = someIntT0;
double tem = minimo / 100;
long valorSinDecimal1 = (long)tem;
valorSinDecimal1 = valorSinDecimal1 - 2;
int someIntT1 = (int)valorSinDecimal1 * 100;
chart2.ChartAreas[0].AxisY.Minimum = someIntT1;
/*Limites de ejes de grafica*/
Resultados.Text = Resultados.Text + "\r\n******************CONCLUIDA LA BUSQUEDA DE LA TIR******************";
var resultTIR = poblacion.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
resultTIR = resultTIR.OrderByDescending(o => o.Count).ToList();
var resultTMR = ResultadosFX.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
resultTMR = resultTMR.OrderByDescending(o => o.Count).ToList();
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + "\r\r******************INICIO DE OPTIMIZACION DE FNE*******************\r\n";
/*Optimizacion de FLUJOS NETOS DE EFECTIVO*/
List <double> porcentajeconvergenciagrafica2 = new List <double>();
Stopwatch tiempofne = Stopwatch.StartNew();
List <double> FNEList = FNE.ToList();
double FNEMax = FNEList.Max();
double FNEMin = FNEList.Min();
double porcentajeFNEMax = FNEMax / 100;
double porcentajeFNEMin = FNEMin / 100;
FNEMax = FNEMax + (porcentajeFNEMax * 10);
FNEMin = FNEMin - (porcentajeFNEMin * 10);
List <List <double> > poblacion2 = new List <List <double> >();
while (poblacion2.Count < Int32.Parse(poblacionNumero))
{
List <double> poblaciontem = new List <double>();
while (poblaciontem.Count < Convert.ToInt32(per))
{
double numeroAleatorio = random.NextDouble() * ((FNEMax + 1) - (FNEMin - 1)) + (FNEMin - 1);
if (!poblaciontem.Contains(numeroAleatorio))
{
poblaciontem.Add(numeroAleatorio);
}
}
poblacion2.Add(poblaciontem);
}
List <List <double> > poblacionGrafica2 = new List <List <double> >(poblacion2);
int j = 1;
double porcentajeconvergencia2 = 0;
double porcentaje2 = (((double)100) / Int32.Parse(poblacionNumero));
List <double> ResultadosFX2;
Random random2b = new Random();
do
{
ResultadosFX2 = fxFNE(inversion, poblacion2, VS, Convert.ToDouble(resultTIR[0].Text), periodo);
List <int> torneo1b = posTorneo(0, poblacion2.Count / 2);
List <int> torneo2b = posTorneo(poblacion2.Count / 2, poblacion2.Count);
List <List <double> > padre2 = SeleccionFNE(torneo1b, torneo2b, ResultadosFX2, poblacion2, FNEMax);
List <int> cruce1b = posTorneo(0, padre2.Count / 2);
List <int> cruce2b = posTorneo(padre2.Count / 2, padre2.Count);
List <List <double> > hijos_Generadosb = new List <List <double> >();
double probCruzb = random2b.NextDouble();
if (probCruzb < 0.9)
{
hijos_Generadosb = CruceTotal2(padre2, cruce1b, cruce2b, j);
}
else
{
hijos_Generadosb = padre2;
}
poblacion2.Clear();
poblacion2 = padre2.Concat(hijos_Generadosb).ToList();
poblacion2 = DesordenarLista(poblacion2);
//List<List<double>> poblacionanalisis = new List<List<double>>(poblacion2); permite pasar en otra lista
List <double> convergencia = medir_convergencia2(poblacion2);
var agrupacion = convergencia.OrderByDescending(o => o).ToList();
var agrupacion2 = agrupacion.GroupBy(x => x).Select(g => new { Text = g.Key, Count = g.Count() }).ToList();
var valormax = agrupacion.Max();
foreach (var el in agrupacion2)
{
if (el.Text == valormax && el.Count == 1)
{
double valor = Convert.ToDouble(el.Text);
porcentajeconvergencia2 = porcentaje2 * valor;
}
break;
}
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + "\tGeneracion: " + j + " , Convergencia del: " + porcentajeconvergencia2 + "\r\n";
porcentajeconvergenciagrafica2.Add(porcentajeconvergencia2);
if (porcentajeconvergencia2 < (double)99.9)
{
j = j + 1;
}
} while (porcentajeconvergencia2 < (double)99.9);
tiempofne.Stop();
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + "******************FINALIZACION DE OPTIMIZACION DE FNE*******************";
/*Optimiazacion de FLUJOS NETOS DE EFECTIVO*/
chart4.Series["Convergencia"].Points.Clear();
chart4.ChartAreas[0].AxisX.Title = "Generaciones";
chart4.ChartAreas[0].AxisY.Title = "Porcentaje de Convergencia";
for (int a = 1; a < porcentajeconvergenciagrafica2.Count + 1; a++)
{
chart4.Series["Convergencia"].Points.AddXY(a, porcentajeconvergenciagrafica2[a - 1]);
}
chart3.ChartAreas[0].AxisX.Title = "Numero Cromosoma";
chart3.ChartAreas[0].AxisY.Title = "Valor de Cromosoma";
for (int c = 0; c < periodo; c++)
{
try
{
chart3.Series.Add("Cromosoma " + c);
chart3.Series["Cromosoma " + c].ChartType = SeriesChartType.Point;
}
catch (System.ArgumentException ae)
{
}
}
for (int c = 0; c < periodo; c++)
{
chart3.Series["Cromosoma " + c].Points.Clear();
}
for (int a = 1; a < Int32.Parse(poblacionNumero) + 1; a++)
{
List <double> temporal = new List <double>();
temporal = poblacionGrafica2[a - 1];
for (int b = 0; b < temporal.Count; b++)
{
chart3.Series["Cromosoma " + b].Points.AddXY(a, temporal[b]);
}
}
/*Limites de ejes de grafica*/
chart3.ChartAreas[0].AxisX.Interval = Int32.Parse(poblacionNumero) / 10;
//chart3.ChartAreas[0].AxisY.Interval = 250;
//chart3.ChartAreas[0].AxisY.Maximum = FNEMax;
chart4.ChartAreas[0].AxisY.Maximum = 100;
chart4.ChartAreas[0].AxisY.Interval = 10;
double valorConDecimal2 = (double)porcentajeconvergenciagrafica2.Count / 10;
long valorSinDecimal2 = (long)valorConDecimal2;
double decimales2 = valorConDecimal2 - (double)valorSinDecimal2;
if (decimales2 != 0)
{
valorSinDecimal2 = valorSinDecimal2 + 1;
}
int someIntT2 = (int)valorSinDecimal2 * 10;
chart4.ChartAreas[0].AxisX.Maximum = someIntT2;
chart4.ChartAreas[0].AxisX.Interval = 5;
/*Limites de ejes de grafica*/
/* for (int c = 0; c < periodo; c++)
* {
* try
* {
* chart3.Series.Add("Cromosoma Optimo " + c);
* chart3.Series["Cromosoma Optimo " + c].ChartType = SeriesChartType.Point;
* }
* catch (System.ArgumentException ae)
* {
*
* }
* }
*
* for (int c = 0; c < periodo; c++)
* {
* chart3.Series["Cromosoma Optimo " + c].Points.Clear();
* }
*
* for (int a = 0; a < Int32.Parse(poblacionNumero); a++)
* {
* List<double> temporal2 = new List<double>();
* temporal2 = poblacion2[a];
* for (int b = 0; b < temporal2.Count; b++)
* {
* chart3.Series["Cromosoma Optimo " + b].Points.AddXY(a, temporal2[b]);
*
* }
* }*/
/*IMPRIMIENDO RESULTADOS FINALES*/
Resultados.Text = Resultados.Text + "\r\n\r\n******************RESULTADOS DE LA BUSQUEDA DE LA TIR*************";
Resultados.Text = Resultados.Text + "\r\n\r\n\tAproximacion inicial es:" + aproxInicial + "\r\n";
Resultados.Text = Resultados.Text + "\tTotal de Generaciones: " + i + " , Convergencia del: " + porcentajeconvergencia;
Resultados.Text = Resultados.Text + "\r\n\r\n\t\t RESULTADO TMAR: " + resultTMR[0].Text;
Resultados.Text = Resultados.Text + "\r\n\t\t RESULTADO TIR: " + resultTIR[0].Text;
Resultados.Text = Resultados.Text + $"\r\n\r\n\t\tTiempo para la busqueda de la TIR y TMAR: {tiempo.Elapsed.TotalSeconds} segundos";
Resultados.Text = Resultados.Text + "\r\n\r\n********RESULTADOS DE LA BUSQUEDA DE LA TIR*************";
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + "\r\n\r\n******************RESULTADOS DE LA OPTIMIZACION DE LOS FNE******************";
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + "\r\n\r\n\tTotal de Generaciones: " + j + " , Convergencia del: " + porcentajeconvergencia2 + "\r\n";
List <double> poblacionMuestra = new List <double>();
poblacionMuestra = poblacion2[0];
for (int x = 0; x < poblacionMuestra.Count; x++)
{
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + "\r\n\t\t FNE Original " + x + ": " + FNE[x] + ", FNE Opimizado " + x + ": " + poblacionMuestra[x];
}
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + "\r\n\r\n\t\t\tRESULTADO TMAR: " + ResultadosFX2[0];
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + "\r\n\t\t\tRESULTADO TIR: " + resultTIR[0].Text;
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + $"\r\n\r\n\t\t\tTiempo para la optimizacion de los FNE: {tiempofne.Elapsed.TotalSeconds} segundos";
ResultadosFNE.Text = ResultadosFNE.Text + "\r\n\r\n********RESULTADOS DE LA OPTIMIZACION DE LOS FNE********";
/*IMPRIMIENDO RESULTADOS FINALES*/
}
