public static AdditivePopulation OnePointCrossover(
AdditivePopulation initPop,
int newGenerationNumber)
{
// Для начала проверим валидность данных
// Если в популяции ноль особей, то ошибка
if (initPop.Count < 1)
{
throw new ArgumentException("Can not perform crossover on a population with 0 units in it");
}
// Если номер нового (следующего) поколения меньше или равен
// номеру текущего, то ошибка
if (newGenerationNumber <= initPop.GetMaxGenerationNumber())
{
throw new Exception("New generation number is lesser than current");
}
// Все в порядке, можно проводить скрещивание
// Генератор случайных чисел
Random rnd = new Random(DateTime.Now.Millisecond + DateTime.Now.Second);
// Для создания пар сформируем стек.
// 1. Заполним его случайным образом (в случ.
// порядке) всеми имеющимися особями.
// 2. Будем доставать по две и скрещивать их между собой.
// 3. Если осталось 0 особей, то конец.
// 4. Если осталась 1 особь, то инверсия и goto п. 3.
Stack <int> unitsStack = new Stack <int>();
int maxUnitNumber = initPop.GetMaxUnitNumber();
while (unitsStack.Count < initPop.Count)
{
// Выберем из популяции случайную особь
int rndNumber = -1;
while (!IsValidRandomUnit(rndNumber, unitsStack, initPop))
{
// "+ 1" из-за особенностей реализации метода
// Random.Next(Int32, Int32). Если не будет "+ 1",
// то maxUnitNumber не выпадет никогда
rndNumber = rnd.Next(0, maxUnitNumber + 1);
}
// Номер подходящий, добавим его в стек
unitsStack.Push(rndNumber);
}
// Теперь стек заполнен номерами имеющихся особей в
// случайном порядке
// Будем доставать оттуда по две, пока там не останется
// 0 или 1 особь, и скрещивать
while (unitsStack.Count >= 2)
{
int firstParent = unitsStack.Pop();
int secondParent = unitsStack.Pop();
AdditiveCrossover.CrossTwoUnits(
ref initPop,
firstParent,
secondParent,
newGenerationNumber);
}
// Если осталось 0 особей, то всё готово, вернем
// популяцию
if (unitsStack.Count == 0)
{
return(initPop);
}
else
{
// Иначе же осталась 1 особь и мы должны выполнить инверсию
AdditiveCrossover.Inversion(
ref initPop,
unitsStack.Pop(),
newGenerationNumber);
return(initPop);
}
}
/// <summary>
/// Метод для поиска решения с помощью генетического алгоритма
/// </summary>
/// <param name="model">Оптимизационная модель, эксперименты из которой
/// выступят в качестве начальной популяции</param>
/// <param name="gaParams">Параметры генетического алгоритма</param>
/// <param name="table">Таблица для отображения процесса поиска решения.
/// Если null, то процесс поиска решения не отображается</param>
public static AdditiveMethodResult FindDecision(Model model, AdditiveParams gaParams, DataGridView table)
{
bool showProcess = (table != null);
int currentGeneration = 0;
// 1. Получим начальную популяцию из модели
AdditivePopulation population =
AdditiveSolver.ModelToPopulation(model, currentGeneration);
// Рассчитаем значения функции приспособленности
AdditiveSolver.CalcUnitsFitness(
ref model,
ref population,
gaParams.ExternalAppPath);
// Если надо, подготовим таблицу к выводу процесса и
// выведем начальную популяцию (без разделителя)
if (showProcess)
{
AdditiveDataGridFiller.PrepareProcessDataGrid(table);
AdditiveDataGridFiller.AddPopulationToDataGrid(table, population, false);
}
// 2. Пока не достигнуто нужное количество поколений
while (currentGeneration < gaParams.MaxGenerationsNumber)
{
// Увеличим счетчик поколений
currentGeneration++;
// 3. Отбор
population =
AdditiveSelection.TournamentSelection(population, gaParams.SelectionLimit);
// 4. Скрещивание
population =
AdditiveCrossover.OnePointCrossover(population, currentGeneration);
// 5. Мутация
population =
AdditiveMutation.PerformMutation(population, gaParams.MutationProbability);
// 6. Расчет приспособленности
// Модель обновится, метод CalcUnitsFitness рассчитает
// для популяции значения функции приспособленности, а для
// модели - значения критериев и Ф.О.
model = AdditiveSolver.PopulationToModel(model, population);
AdditiveSolver.CalcUnitsFitness(
ref model,
ref population,
gaParams.ExternalAppPath);
// Если надо, то выведем на экран информацию (с разделителем)
if (showProcess)
{
AdditiveDataGridFiller.AddPopulationToDataGrid(table, population, true);
}
}
// Подготовим результат на основе конечной популяции
AdditiveMethodResult result = AdditiveSolver.PrepareResult(population);
// Вернем результат
return(result);
}
