public static List <Tierchen> commaSelection(List <Tierchen> Kinder, Wahlverfahren wahl)
{
var newEltern = new List <Tierchen>();
int anzahlKinder = Kinder.Count;
// wähle nächste Eltern
var tmpKinder = Kinder;
if (wahl == Wahlverfahren.determenistic || //)
wahl == Wahlverfahren.roulette)
{
//tmpKinder = tmpKinder.OrderBy(tier => tier.Wert).ToList();
//foreach (var tier in tmpKinder)
//{
// newEltern.Add(tier);
// if (anzahlKinder / 7 <= newEltern.Count && newEltern.Count <= anzahlKinder / 5)
// break;
//}
}
//else
//{
while (true)
{
addChild(newEltern, tmpKinder, wahl);
if (anzahlKinder / 7 <= newEltern.Count && newEltern.Count <= anzahlKinder / 5)
{
break;
}
}
//}
return(newEltern);
}
private static void addChild(List <Tierchen> newEltern, List <Tierchen> tmpKinder, Wahlverfahren wahl)
{
switch (wahl)
{
case Wahlverfahren.determenistic:
newEltern.Add(tmpKinder[newEltern.Count]);
break;
case Wahlverfahren.roulette:
newEltern.Add(chooseChildRoulette(tmpKinder));
break;
}
}
private static void addChild(Random randomizer, List <Tierchen> newEltern, List <Tierchen> tmpKinder, Wahlverfahren wahl)
{
switch (wahl)
{
case Wahlverfahren.zufall:
newEltern.Add(chooseChildRandom(randomizer, tmpKinder));
break;
case Wahlverfahren.determenistic:
newEltern.Add(tmpKinder[newEltern.Count]);
break;
case Wahlverfahren.roulette:
newEltern.Add(chooseChildRoulette(randomizer, tmpKinder));
break;
case Wahlverfahren.q_fachesTurnier:
newEltern.Add(chooseChildq_fachesTurnier(randomizer, tmpKinder));
break;
default:
newEltern.Add(chooseChildRandom(randomizer, tmpKinder));
break;
}
}
public void generateNewGenerations(BackgroundWorker bgworker, MutationType mutationType, int mutationRateStart, int mutationRateEnd, int historySize, int countOfGenerations, int countOfChilds, int pointOfRecombination, SelectionsStrategie selectionsStrategie, Wahlverfahren wahlverfahren)
{
bool repeat = true;
/*
* foreach (var tier in Elterngeneration)
* {
*
* Console.WriteLine("Tier: {0} | Wert:\t{1}", tier.ToString(), tier.Wert.ToString("####0.#####"));
* }
*/
/*
* Ab hier beginnen die Methoden
* Zunächst wird Selektiert
*/
Random randomizer = new Random();
int counter = 0;
while (repeat)
{
BesteFitness.Add(Elterngeneration.OrderBy(tier => tier.Wert).Select(tier => tier.Wert).FirstOrDefault());
DurchschnittsFitness.Add(Elterngeneration.Sum(tier => tier.Wert) / Elterngeneration.Count());
repeat = false;
// Sichere die aktuelle Elterngeneration in die History
TierchenHistory.AddRange(Elterngeneration);
//Eliminiere die Doppelten
TierchenHistory = TierchenHistory.Distinct(new TierchenComparer()).OrderBy(tier => tier.Wert).Take(historySize).ToList();
BesterDerHistoryFitness.Add(TierchenHistory.Select(tier => tier.Wert).FirstOrDefault());
Kindgeneration = new List <Tierchen>();
int countOfMutations = EvolutionAlgorithms.CalculateMutations(mutationType, mutationRateStart, mutationRateEnd, countOfChilds, countOfGenerations, counter);
int countOfRecombinations = countOfChilds - countOfMutations;
//Rufe Ein-Punkt-Rekombination auf
Kindgeneration = EvolutionAlgorithms.NPunktRekombination(randomizer, countOfRecombinations, pointOfRecombination, Kindgeneration, Elterngeneration);
Kindgeneration = EvolutionAlgorithms.mutiereKinder(randomizer, Kindgeneration, Elterngeneration, countOfChilds);
/*
* Der folgende Bereich sollte nicht direkt beschritten werden
* Die Methoden sollten aufrufbar / wählbar sein
*/
// ### [NEW] ist ein wenig Kritisch, da diese Frage vor jedem Erteugen einer neuen Generation gestellt wird
// ### das heißt wenn man auf einen Schlag 100 Generationen erzeugen will wird diese Schleife immer durch diese Frage unterbrochen
// ### Frage Stellen, bevor ein neuen Durchlauf beginnt (siehe Frage nach Wiederholung)
//repeat2 = true;
//while (repeat2)
//{
//Console.WriteLine("Welche Selektion soll ausgeführt werden?\r\n[n]: keine (Kinder als Elten übernehmen)\r\n[k]: Komma\r\n[p]: Plus\r\n[...]");
//var input = Console.ReadLine();
switch (selectionsStrategie)
{
case SelectionsStrategie.keine:
//repeat2 = false;
//Lösche alle Eltern
Elterngeneration.Clear();
//Kindgeneration ist neue Elterngeneration
Elterngeneration.AddRange(Kindgeneration);
//Jetzt kann die Kindgeneration gelöscht werden
Kindgeneration.Clear();
break;
case SelectionsStrategie.comma:
//repeat2 = false;
var tmpList1 = EvolutionAlgorithms.commaSelection(randomizer, Kindgeneration, Wahlverfahren.determenistic);
Elterngeneration.Clear();
//Kindgeneration ist neue Elterngeneration
Elterngeneration.AddRange(tmpList1);
//Jetzt kann die Kindgeneration gelöscht werden
Kindgeneration.Clear();
//KommaSelektion(randomizer);
break;
case SelectionsStrategie.plus:
//repeat2 = false;
var tmpList2 = EvolutionAlgorithms.plusSelection(randomizer, Elterngeneration, Kindgeneration, Wahlverfahren.determenistic);
//Lösche alle Eltern
Elterngeneration.Clear();
//Kindgeneration ist neue Elterngeneration
Elterngeneration.AddRange(tmpList2);
//Jetzt kann die Kindgeneration gelöscht werden
Kindgeneration.Clear();
//KommaSelektion(randomizer);
break;
}
//}
/*
* foreach (var tier in Elterngeneration)
* {
* Console.WriteLine("Tier: {0} | Wert:\t{1}", tier.ToString(), tier.Wert.ToString("####0.#####"));
* }
*/
counter++;
bgworker.ReportProgress((counter * 100 / countOfGenerations), counter);
if (counter >= countOfGenerations)
{
BesteFitness.Add(Elterngeneration.OrderBy(tier => tier.Wert).Select(tier => tier.Wert).FirstOrDefault());
DurchschnittsFitness.Add(Elterngeneration.Sum(tier => tier.Wert) / Elterngeneration.Count());
// letzte Sicherung der Elterngeneration in die History
TierchenHistory.AddRange(Elterngeneration);
//Eliminiere die Doppelten
TierchenHistory = TierchenHistory.Distinct(new TierchenComparer()).OrderBy(tier => tier.Wert).Take(historySize).ToList();
counter = 0;
return;
}
else
{
repeat = true;
}
}
}
public static List <Tierchen> plusSelection(Random randomizer, List <Tierchen> Eltern, List <Tierchen> Kinder, Wahlverfahren wahl)
{
var newEltern = new List <Tierchen>();
int anzahlKinder = Kinder.Count;
int anzahlEltern = Eltern.Count;
// wähle nächste Eltern
var tmpKinder = Kinder.Union(Eltern).ToList();
if (wahl == Wahlverfahren.determenistic || //)
wahl == Wahlverfahren.roulette)
{
tmpKinder = tmpKinder.OrderBy(tier => tier.Wert).ToList();
// foreach (var tier in tmpKinder)
// {
// newEltern.Add(tier);
// if (newEltern.Count >= anzahlEltern)
// break;
// }
}
//else
//{
while (anzahlEltern > newEltern.Count)
{
addChild(randomizer, newEltern, tmpKinder, wahl);
}
//}
return(newEltern);
}
