public static double distanciaSoluciones(ValoresFunciones f1, ValoresFunciones f2)
{
double distancia = 0;
for (int i = 0; i < f1.listaDeValoresDeX.Count; i++)
{
distancia += Math.Sqrt(Math.Pow(f1.listaDeValoresDeX[i], 2) + Math.Pow(f2.listaDeValoresDeX[i], 2));
}
return(distancia);
}
public static List <ValoresFunciones> generarPoblacionAleatoria(int tamañoPoblacion, int dimension)
{
List <ValoresFunciones> poblacion = new List <ValoresFunciones>();
for (int i = 0; i < tamañoPoblacion; i++)
{
ValoresFunciones cromosoma = generarSolucionAleatorio(dimension);
poblacion.Add(cromosoma);
}
return(poblacion);
}
private static ValoresFunciones generarSolucionAleatorio(int dimension)
{
ValoresFunciones solucion = new ValoresFunciones();
solucion.listaDeValoresDeX = new List <float>();
solucion.NumDimensiones = dimension;
for (int i = 0; i < solucion.NumDimensiones; i++)
{
float ValorX = (float)(rand.NextDouble() * 20) - 10;
solucion.listaDeValoresDeX.Add(ValorX);
}
return(solucion);
}
private void btnCalcular_Click(object sender, EventArgs e)
{
AlgortimoGA.FuncionFitness funcionFitness = Funcion.Alpine;
AlgortimoGA.FuncionSeleccion funcionSeleccion = MetodosSeleccion.Proporcional;
AlgortimoGA.FuncionCruzamiento funcionCruzamiento = MetodosCruzamiento.CruzamientoArimetico;
AlgortimoGA.FuncionMutacion funcionMutacion = MetodosMutacion.MutacionRealesOptimo;
AlgortimoGA.FuncionReemplazo funcionReemplazo = MetodosReemplazo.Aleatorio;
List <ValoresFunciones> valoresSoluciones = new List <ValoresFunciones>();
List <float> valoresFitness = new List <float>();
List <float> valoresTiempo = new List <float>();
Stopwatch timeMeasure = new Stopwatch();
ValoresFunciones r = new ValoresFunciones();
float f, t;
switch (cmbFuncion.SelectedIndex)
{
case 0:
funcionFitness = Funcion.Alpine;
break;
case 1:
funcionFitness = Funcion.Dixon_Price;
break;
case 2:
funcionFitness = Funcion.Quintic;
break;
case 3:
funcionFitness = Funcion.Schwefel;
break;
case 4:
funcionFitness = Funcion.Streched_V;
break;
case 5:
funcionFitness = Funcion.Suma_Cuadrados;
break;
}
switch (cmbMetSeleccion.SelectedIndex)
{
case 0:
funcionSeleccion = MetodosSeleccion.Proporcional;
break;
case 1:
funcionSeleccion = MetodosSeleccion.NPM;
break;
case 2:
funcionSeleccion = MetodosSeleccion.Torneo;
break;
}
switch (cmbMetCruzamiento.SelectedIndex)
{
case 0:
funcionCruzamiento = MetodosCruzamiento.CruzamientoArimetico;
break;
case 1:
funcionCruzamiento = MetodosCruzamiento.CruzamientoPlano;
break;
}
switch (cmbMetMutacion.SelectedIndex)
{
case 0:
funcionMutacion = MetodosMutacion.MutacionRealesOptimo;
break;
case 1:
funcionMutacion = MetodosMutacion.MutacionRealesAleatorio;
break;
}
switch (cmbMetReemplazo.SelectedIndex)
{
case 0:
funcionReemplazo = MetodosReemplazo.Fitness;
break;
case 1:
funcionReemplazo = MetodosReemplazo.Aleatorio;
break;
}
/// GENERA LAS SOLUCIONES
int cantSoluciones = 20;
switch (cmbVersion.SelectedIndex)
{
// ESTACIONARIO
case 0:
for (int i = 0; i < cantSoluciones; i++)
{
timeMeasure.Start();
(r, f) = AlgortimoGA.AlgoritmoGeneticoEstacionario(
10, (int)nupDimension.Value, (int)nupIteraciones.Value, (int)nupEvaluaciones.Value,
funcionFitness, funcionSeleccion, funcionCruzamiento, (double)nupProbCruzamiento.Value,
funcionMutacion, (double)nupProbMutacion.Value, funcionReemplazo);
timeMeasure.Stop();
valoresSoluciones.Add(r);
valoresFitness.Add(f);
valoresTiempo.Add(timeMeasure.ElapsedMilliseconds);
}
break;
// GENERACIONAL
case 1:
for (int i = 0; i < cantSoluciones; i++)
{
timeMeasure.Start();
(r, f) = AlgortimoGA.AlgoritmoGeneticoGeneracional(
10, (int)nupDimension.Value, (int)nupIteraciones.Value, (int)nupEvaluaciones.Value,
funcionFitness, funcionSeleccion, funcionCruzamiento, (double)nupProbCruzamiento.Value,
funcionMutacion, (double)nupProbMutacion.Value);
timeMeasure.Stop();
valoresSoluciones.Add(r);
valoresFitness.Add(f);
valoresTiempo.Add(timeMeasure.ElapsedMilliseconds);
}
break;
}
rtbResultado.Text = string.Empty;
rtbResultado.Text += "_______________ * * * V A L O R F I T N E S S * * * ______________________________";
rtbResultado.Text += "\nMejor: " + valoresFitness.Min();
rtbResultado.Text += "\nPeor: " + valoresFitness.Max();
rtbResultado.Text += "\nPromedio: " + valoresFitness.Average();
float[] temp = valoresFitness.ToArray();
Array.Sort(temp);
int count = temp.Length;
float mediana;
if (count % 2 == 0)
{
// count is even, average two middle elements
float a = temp[count / 2 - 1];
float b = temp[count / 2];
rtbResultado.Text += "\nMediana: " + (a + b) / 2;
mediana = (a + b) / 2;
}
else
{
// count is odd, return the middle element
rtbResultado.Text += "\nMediana: " + temp[count / 2];
mediana = temp[count / 2];
}
double avg = valoresFitness.Average();
double sum = valoresFitness.Sum(d => Math.Pow(d - avg, 2));
double de = Math.Sqrt((sum) / (valoresFitness.Count()));
rtbResultado.Text += "\nDesviacion Estandar: " + de;
//Se agrega renglon
int n = dataGridResultados.Rows.Add();
//Se coloca la informacion
dataGridResultados.Rows[n].Cells[0].Value = cmbFuncion.Text;
dataGridResultados.Rows[n].Cells[1].Value = valoresFitness.Min();
dataGridResultados.Rows[n].Cells[2].Value = valoresFitness.Max();
dataGridResultados.Rows[n].Cells[3].Value = valoresFitness.Average();
dataGridResultados.Rows[n].Cells[4].Value = mediana;
dataGridResultados.Rows[n].Cells[5].Value = de;
rtbResultado.Text += "\n\n_______________ * * * T I E M P O E J E C U C I Ó N * * * ______________________________";
rtbResultado.Text += "\nMejor: " + valoresTiempo.Min() + " milisegundos";
rtbResultado.Text += "\nPeor: " + valoresTiempo.Max() + " milisegundos";
rtbResultado.Text += "\nPromedio: " + valoresTiempo.Average() + " milisegundos";
temp = valoresTiempo.ToArray();
Array.Sort(temp);
count = temp.Length;
if (count % 2 == 0)
{
// count is even, average two middle elements
float a = temp[count / 2 - 1];
float b = temp[count / 2];
rtbResultado.Text += "\nMediana: " + (a + b) / 2;
mediana = (a + b) / 2;
}
else
{
// count is odd, return the middle element
rtbResultado.Text += "\nMediana: " + temp[count / 2];
mediana = temp[count / 2];
}
avg = valoresTiempo.Average();
sum = valoresTiempo.Sum(d => Math.Pow(d - avg, 2));
de = Math.Sqrt((sum) / (valoresTiempo.Count()));
rtbResultado.Text += "\nDesviacion Estandar: " + de + " milisegundos";
//Se agrega renglon
n = dataGridTiempo.Rows.Add();
//Se coloca la informacion
dataGridTiempo.Rows[n].Cells[0].Value = cmbFuncion.Text;
dataGridTiempo.Rows[n].Cells[1].Value = valoresTiempo.Min();
dataGridTiempo.Rows[n].Cells[2].Value = valoresTiempo.Max();
dataGridTiempo.Rows[n].Cells[3].Value = valoresTiempo.Average();
dataGridTiempo.Rows[n].Cells[4].Value = mediana;
dataGridTiempo.Rows[n].Cells[5].Value = de;
rtbResultado.Text += "\n\n_______________ * * * S O L U C I O N E S * * * ______________________________";
for (int i = 0; i < cantSoluciones; i++)
{
r = valoresSoluciones[i];
f = valoresFitness[i];
t = valoresTiempo[i];
rtbResultado.Text += "\n" + (i + 1) + " - Fitness: + " + f.ToString() + " Tiempo: " + t + " milisegundos";
rtbResultado.Text += "\n" + (i + 1) + " - Solucion: ";
foreach (var item in r.listaDeValoresDeX)
{
rtbResultado.Text += item + ", ";
}
rtbResultado.Text += "\n";
}
}
