public Cromosoma(Cromosoma padre, Cromosoma madre, List <Node> lstNodes)
{
this.capacidad = padre.capacidad;
this.depot = padre.depot;
this.rutas = new List <List <Node> >();
for (int i = 0; i < padre.rutas.Count; i++)
{
rutas.Add(new List <Node>());
}
Random r = new Random();
foreach (Node n in lstNodes)
{
if (n.Id != depot.Id)
{
int progenitor = r.Next(0, 2);
int ruta = 0;
if (progenitor == 0)
{
ruta = GetIdRuta(padre, n);
}
else
{
ruta = GetIdRuta(madre, n);
}
rutas[ruta].Add(n);
}
}
ReordenarNodosRutasMinimizandoCapacidad();
ReordenarNodosRutasMinimizandoDistancia();
}
private int GetIdRuta(Cromosoma c, Node n)
{
for (int i = 0; i < c.rutas.Count; i++)
{
for (int j = 0; j < c.rutas[i].Count; j++)
{
if (c.rutas[i][j].Id == n.Id)
{
return(i);
}
}
}
return(0);
}
public Solution RunGA(int tamañoPoblacionInicial, int numerogeneraciones, int probabilidadCruce, int probabilidadMutacion)
{
List <double> lstMinFitness = new List <double>();
int numRutas = Filecvrp.NumRutas;
List <Node> lstNodes = Filecvrp.LstNodes;
Node depot = Filecvrp.LstNodes.Where(e => e.Id == Filecvrp.IdNodeDepot).First();
int numeroCrucesPorGeneracion = tamañoPoblacionInicial / 2;
Random r = new Random();
List <Cromosoma> poblacion = new List <Cromosoma>();
Cromosoma bestCromosoma = null;
for (int i = 0; i < tamañoPoblacionInicial; i++)
{
Cromosoma c = new Cromosoma(numRutas, lstNodes, depot, Filecvrp.Capacity);
c.CalculateFitness();
int maxIterations = 1000;
int iteration = 0;
while (!c.Feasible && iteration < maxIterations)
{
c = new Cromosoma(numRutas, lstNodes, depot, Filecvrp.Capacity);
c.CalculateFitness();
iteration++;
}
poblacion.Add(c);
}
for (int i = 0; i < numerogeneraciones; i++)
{
for (int j = 0; j < numeroCrucesPorGeneracion; j++)
{
int indexPadre = r.Next(0, poblacion.Count);
int indexMadre = r.Next(0, poblacion.Count);
if (r.Next(0, 100) < probabilidadCruce)
{
Cromosoma h1 = new Cromosoma(poblacion[indexPadre], poblacion[indexMadre], lstNodes);
if (r.Next(0, 100) < probabilidadMutacion)
{
h1.Mutar();
}
h1.CalculateFitness();
Cromosoma h2 = new Cromosoma(poblacion[indexPadre], poblacion[indexMadre], lstNodes);
if (r.Next(0, 100) < probabilidadMutacion)
{
h2.Mutar();
}
h2.CalculateFitness();
if (h1.Fitness < poblacion[indexPadre].Fitness && h1.Feasible)
{
poblacion[indexPadre] = h1;
}
if (h2.Fitness < poblacion[indexMadre].Fitness && h2.Feasible)
{
poblacion[indexMadre] = h2;
}
}
}
double minFitness = poblacion.Select(e => e.Fitness).Min();
Console.WriteLine("Generacion: " + i + " Min Fitness: " + minFitness);
lstMinFitness.Add(minFitness);
bestCromosoma = poblacion.Where(e => e.Fitness == minFitness).First();
}
Solution s = new Solution();
s.LstMinFitness = lstMinFitness;
s.BestRutas = bestCromosoma.Rutas;
s.FitnessBestRutas = bestCromosoma.Fitness;
return(s);
}
