//instrukcja do przycisku reset
private void resetB_Click(object sender, EventArgs e)
{
i = 0;
j = 0;
avvelocity = new float[1];
avfitness = new float[1];
avbfitness = new float[1];
List <Particle> itemList = new List <Particle>();
population = new Populacja(populationestore.dim);
population = (Populacja)populationestore.Clone();
foreach (Particle item in populationestore.population)
{
Particle tmp = new Particle(populationestore.dim);
Particle.copy(item, tmp);
population.population.Add(tmp);
}
model = new Thread(GenGraph2);
model.IsBackground = true;
model.Start();
List <Populacja> tmp1 = new PSO(numberIterations, inertiaw, c1, c2, r1r2, linearinertia).PSOALG(population);
this.functionButtonSet(false);
animace = new Thread(ShowParticleMove);
animace.IsBackground = true;
animace.Start(tmp1);
}
private void StartBtn_Click(object sender, EventArgs e)
{
//string f = FunctionSelectionCombo.SelectedItem.ToString();
if (!String.IsNullOrEmpty(funkcja) && !funkcja.Equals("Proszę wybrać funkcję do optymalizacji"))
{
ileCzastek = Convert.ToInt16(ParticleQuantityUpDown.Value);
maxEpochs = Convert.ToInt16(MaxEpochUpDown.Value);
optymalizacja = new PSO(dziedzinyFunkcji[funkcja], ileCzastek, maxEpochs, funkcja);
MessageBox.Show(string.Format("Znalezione minimum to {0} z błędem {1}", PSO.PSOSolution().Item1, PSO.PSOSolution().Item2), "Rezultat optymalizacji", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
}
else
{
MessageBox.Show("Nie wybrano funkcji do optymalizacji", "BŁĄD!", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
}
}
private void StartBtn_Click(object sender, EventArgs e)
{
//string f = FunctionSelectionCombo.SelectedItem.ToString();
//if (!String.IsNullOrEmpty(funkcja)&&!funkcja.Equals("Proszę wybrać funkcję do optymalizacji"))
//{
// ileCzastek = Convert.ToInt16(ParticleQuantityUpDown.Value);
// maxEpochs = Convert.ToInt16(MaxEpochUpDown.Value);
// optymalizacja = new PSO(dziedzinyFunkcji[funkcja], ileCzastek, maxEpochs, funkcja);
// MessageBox.Show(string.Format("Znalezione minimum to {0} z błędem {1}", PSO.PSOSolution().Item1, PSO.PSOSolution().Item2),"Rezultat optymalizacji",MessageBoxButtons.OK,MessageBoxIcon.Information);
// }
// else MessageBox.Show("Nie wybrano funkcji do optymalizacji","BŁĄD!",MessageBoxButtons.OK,MessageBoxIcon.Error);
// instrukcja do przycisku start
List <Populacja> tmp = new PSO(numberIterations, inertiaw, c1, c2, r1r2, linearinertia).PSOALG(population);
this.functionButtonSet(false);
animace = new Thread(ShowParticleMove);
animace.IsBackground = true;
animace.Start(tmp);
if (thesame == true)
{
resetB.Enabled = true;
}
double[] tab = new double[testnumber];
float[] sum = new float[numberIterations];
float[] best = new float[numberIterations];
float[] worst = new float[numberIterations];
float[] bgfworst = new float[numberIterations];
float[] bgfbest = new float[numberIterations];
float[] bgfav = new float[numberIterations];
float[] globalmin = new float[testnumber];
double wynik = 0;
double bestresult = 0;
double worstresult = 0;
double percentsucess = 0;
double tmpbest = 0;
double tmpworst = 0;
for (int i = 0; i < testnumber; ++i)
{
population = new Populacja(PopulationSize, dim, Funkcje.FunctionName.type);
population.SetRangeOfPopulation(Funkcje.FunctionName.type, error);
population.GeneratePopulation(dim);
population.ObliczPopulFitness(Funkcje.FunctionName.type);
//List<Populacja> tmp = new PSO(numberIterations, inertiaw, c1, c2, r1r2, linearinertia).PSOALG(population);//numberIterations, inertiaw
tmp.Remove(tmp.Last());
tab[i] = tmp.Min((x => x.NajlepszaFitness)); //tablica wartości wyników-z tego obliczyc % sukcesów
wynik += tab[i];
globalmin[i] = (float)tmp.Min((x => x.NajlepszaFitness));
if (Math.Abs(tab[i] - tmp.First().min) < tmp.First().exitError)
{
percentsucess++;
}
if (i == 0)
{
tmpbest = tab[i];
tmpworst = tab[i];
}
int popnumber = 0;
foreach (Populacja pop in tmp)
{
float b = 0;
float c = 0;
bgfav[popnumber] += (float)pop.NajlepszaFitness / testnumber;
var scene = new ILScene();
scene.Screen.First <ILLabel>().Visible = false;
foreach (Particle item in pop.population)
{
// MessageBox.Show(a.Length.ToString()+" " +tmp.populationSize.ToString());
b += (float)item.fitnessValue;
}
c = (b / pop.population.Count) / testnumber;
sum[popnumber] += c;
if (tab[i] <= tmpbest)
{
best[popnumber] = b / pop.population.Count;
bgfbest[popnumber] = (float)pop.NajlepszaFitness;
bestresult = pop.NajlepszaFitness;
tmpbest = tab[i];
}
if (tab[i] >= tmpworst)
{
worst[popnumber] = b / pop.population.Count;
bgfworst[popnumber] = (float)pop.NajlepszaFitness;
worstresult = pop.NajlepszaFitness;
tmpworst = tab[i];
}
popnumber++;
}
}
frm.richTextBox1.AppendText("Średnie wartości funkci: " + wynik / testnumber + "\n" + "\n");
frm.richTextBox1.AppendText("Najlepsza wartość funkcji: " + bestresult + "\n" + "\n");
frm.richTextBox1.AppendText("Najgorsza wartość funkcji: " + worstresult + "\n" + "\n");
frm.richTextBox1.AppendText("Procent sukcesu: " + percentsucess / testnumber * 100 + "%" + "\n" + "\n");
var scena = new ILScene();
using (ILScope.Enter())
{
ILArray <float> AV = sum;
ILArray <float> BEST = best;
ILArray <float> WORST = worst;
ILArray <float> BGFworst = bgfworst;
ILArray <float> BGFbest = bgfbest;
ILArray <float> BGFav = bgfav;
ILArray <float> GLOBAL = globalmin;
var plot = scena.Add(new ILPlotCube()
{
ScreenRect = new RectangleF(0, 0, 1, 0.4f),
Children = { new ILLinePlot(AV.T, lineColor:Color.Yellow),
new ILLinePlot(BEST.T, lineColor:Color.Blue),
new ILLinePlot(WORST.T, lineColor:Color.Red), }
});
var plot1 = scena.Add(new ILPlotCube()
{
ScreenRect = new RectangleF(0, 0.33f, 1, 0.4f),
Children = { new ILLinePlot(BGFav.T, lineColor:Color.Yellow),
new ILLinePlot(BGFbest.T, lineColor:Color.Blue),
new ILLinePlot(BGFworst.T, lineColor:Color.Red), },
});
var plot2 = scena.Add(new ILPlotCube()
{
ScreenRect = new RectangleF(0, 0.66f, 1, 0.3f),
Children = { new ILLinePlot(GLOBAL.T, markerStyle: MarkerStyle.Diamond, lineColor: Color.Black) },
});
var dg2 = plot2.AddDataGroup();
dg2.Add(new ILLinePlot(GLOBAL.T, markerStyle: MarkerStyle.Diamond, lineColor: Color.Red));//,lineColor: Color.Red));
dg2.ScaleModes.YAxisScale = AxisScale.Logarithmic;
var axisY2 = plot2.Axes.Add(new ILAxis(dg2)
{
AxisName = AxisNames.YAxis,
Position = new Vector3(1, 0, 0),
Label = { Text = "osiągnięte minimum (log)", Color = Color.Red },
Ticks = { DefaultLabel = { Color = Color.Red } }
});
frm.ilgraf.Scene = scena;
frm.Show();
}
}
