// Rulet Tekerleği => Uygunluk Değerlerine Göre işlem Yapılır. İlk olarak bütün bireylerin uygunluk değerler toplanır.
// Bireyin Uygunluk değerli / Toplam uygunluk değerleri toplamı oranlanır, her bir birey için oran belirlenir
// Bu oranlar en küçükten başlayarak sırasıyla yüzdelik dilime pay edilir.
// Örn: x1 = 6/359 = 3.67 ,x2 = 25/359 = 62.67 ... bu şekilde ortaya çıkan oranlara göre doldurulur.
// Rulet Tekerleği Hazırlandıktan sonra populasyon yeniden oluşturulur.
// Populasyon Sayısı kadar random değer üretiriz bu değerler 0-100 arasında olur.
// Random değerin isabe ettiği dairenin kısmına karışık gelen birey , yeni populasyona eklenir.
// Örn: RandomSay = 75 olsun bu değer yüzdelik kısmında x2 bireyine dekkeliyor çünkü yüzde 60'lık kısmı karışılıyor(küçüklerden başlayarak daireye eklendiği için)
// Bu şekilde yeni populasyon oluşturulur
private void RouletteWheelMethod()
{
// Yüzdelik oranın kurulması için bireylerin uygunluk değerlerini topladık
double total = PersonList.Sum(s => s.AccordanceValue);
// Her birey için yüzdelik kısım hesaplancak
// Oranlar RateByTotalAccordanceValues propuna yazılır
PersonList.ForEach(person => person.RateByTotalAccordanceValues = (person.AccordanceValue / total));// Uygunluk Değeri / Toplam
// Yeniden Populasyon Oluşturulacak , o yüzden ilk önce populasyon temizlenir
// Oranları Belirledikten sonra Populasyondaki birey sayısı kadar random değer üretilip 1-100 arasında
// Rulet Tekerleğindeki , Üretilen random değere karşılık gelen birey populasyona eklenir
List <Person> temp = new List <Person>();
temp.AddRange(PersonList);
temp = temp.OrderByDescending(s => s.RateByTotalAccordanceValues).ToList(); // Orana Göre Sıraladık Çünkü Rulet Tekerleğine Bu Şekilde yerleştireceğiz
PersonList.Clear();
for (int i = 0; i < PopulationCount; i++)
{
Person newPerson = new Person();
double randomValue = rn.NextDouble();// 0-1 arasında random değer oluşturuldu, rulet tekerleğide 0-1 arasında
// Random değerin işaret ettiği birey bulunarak yeni populasyona eklenir
newPerson.Value = PersonForRouletteWheelPoint(randomValue, temp);
PersonList.Add(newPerson); // Bireyi populasyona Ekledik
}
this.PurposeFunction(); // Uygunluk değerleri yeni bireylere göre güncellendi
}
// Amaç Fonksiyonu => "PersonList" Listesindeki Değerlere göre Uygunluk değerini hesaplar
private void PurposeFunction()
{
// Her bir birey için uygunluk değeri hesaplanır
PersonList.ForEach(person => person.AccordanceValue = PurposeFunctionCalculate(person.Value));
// Uygunluk değerine Göre Sıralama
PersonList = PersonList.OrderByDescending(s => s.AccordanceValue).ToList();
}
// Çaprazlama => Tek noktalı çaprazlama yapılıyor.
// Çaprazlama yaparken Sayılar Bit'e dönüştürülür. Ve bu orana göre bir çaprazlama yapılır
// Örn: x1 = [1,1,1,1,1] ile x2 = [0,0,0,0,0] iki bireyimiz olsun. Bu oran da 0.6 olsun bu durumda ;
// Yeni Birey(x1)=> x1'in 0.6sına kadar olan kısmı ve x2'in 0.6'sından sonra olan kısmı yani => [1,1,1,0,0]
// Yeni Birey(x2))=> [0,0,0,1,1] olur
// Her 2 Birey İçin Yapılır, bundan Önce hepsi büyükten küçüğe sıralanır
private void CrossOver()
{
// İlk önce bireylerin kromozom yapısı çıkartılır
// Her bir birey bite dönüştürülür ve değeri tanımlanır
// Önemli => Bireyleri çaprazlarken uygunluk değerine göre çaprazlancağı için ilk önce uygunluk değerlerine göre sıralandı
PersonList = PersonList.OrderByDescending(s => s.AccordanceValue).ToList();
PersonList.ForEach(person => person.BitsValue = ConverToBinary(Math.Abs(person.Value)));
List <Person> temp = new List <Person>();
// Çaprazlamayı 2 birey arasında yapacağımız için populasyon sayısı tek ise sondaki elemanı almıyacağız, o yüzden tek olur ise 1 eksilttik
int length = PopulationCount % 2 == 0 ? PopulationCount : PopulationCount - 1;
// Girilen Çaprazlama oranına göre kromozomdaki bölüm noktası
// => Örn: 5 bitlik ise crossRate = 0.6 ise 3.bit hedef noktaso olur
// Anlamı ilk bireyin => ilk 3 bitini al , 2.bireyin => 3.bitten sonrakini al
int targetPoint = Convert.ToInt32(Math.Round((CrossProbability * BitCount), 0));
// 2 Birey Çaprazlamaya tutulacağı için döngüyü 2 şer arttırdık
for (int i = 0; i < length; i = i + 2)
{
// Çaprazlama İşlemine tabi tutlacak Bireyler
Person p1 = PersonList.ElementAt(i); // İlk birey
Person p2 = PersonList.ElementAt(i + 1); // Bir sonraki birey
// Yeni Bireyler
// Tek noktalı çaprazlama ile yeni bireyler oluşturulup, yeni değerleri hesaplanır
// populasyona eklenir
// Yeni bireyler eski bireyden kalıtım aldıkları için ilk bireyin işaretini taşırlar => "Negatif" yada "Pozitif"
Person firstPerson = new Person();
firstPerson.BitsValue = SinglePointCrossover(p1, p2, targetPoint, true);
//Negatiflik Kontrolü
if (Math.Abs(p1.Value) == p1.Value)
{
firstPerson.Value = BinaryToInt(firstPerson.BitsValue);
}
else // Negaitf Yapma
{
firstPerson.Value = BinaryToInt(firstPerson.BitsValue) * -1;
}
temp.Add(firstPerson);
Person secondPerson = new Person();
secondPerson.BitsValue = SinglePointCrossover(p1, p2, targetPoint, false); // 2. Birey oldugu için False
//Negatiflik Kontrolü
if (Math.Abs(p2.Value) == p2.Value)
{
secondPerson.Value = BinaryToInt(secondPerson.BitsValue);
}
else // Negaitf Yapma
{
secondPerson.Value = BinaryToInt(secondPerson.BitsValue) * -1;
}
temp.Add(secondPerson);
}
PersonList.Clear();
PersonList.AddRange(temp);
// Yeni Bireyler Oluşturuldukta sonra Uygunluk Değerleri Yeniden Hesaplanır
this.PurposeFunction();
}
