private GenotipoRN generaPerceptron(int input, int output)
{
Random generatoreCasuale = new Random();
GenotipoRN p = new GenotipoRN();
p.t = 0;
for (int i = 0; i < input; i++)
p.addNeuroneInput(new GenotipoRN.NeuroneG(contNeuroni++, TipoNeurone.NSensor));
for (int i = 0; i < output; i++)
p.addNeuroneOutput(new GenotipoRN.NeuroneG(contNeuroni++, TipoNeurone.NActuator));
for(int i = 0; i < input; i++)
for (int j = 0; j < output; j++)
{
double peso = generatoreCasuale.NextDouble();
p.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(contAssoni, i, j+input, 1 - 2 * peso));
contAssoni++;
}
genotipi.Add(p);
return p;
}
static void Main(string[] args)
{
GenotipoRN gen1, gen2;
GestoreRN_NEAT gestore = new GestoreRN_NEAT(3, 2);
ClientNEAT client;
gen1 = new GenotipoRN();
gen1.addNeuroneInput(new GenotipoRN.NeuroneG(1, TipoNeurone.NSensor));
gen1.addNeuroneInput(new GenotipoRN.NeuroneG(2, TipoNeurone.NSensor));
gen1.addNeuroneInput(new GenotipoRN.NeuroneG(3, TipoNeurone.NSensor));
gen1.addNeuroneOutput(new GenotipoRN.NeuroneG(4, TipoNeurone.NActuator));
gen1.addNeuroneOutput(new GenotipoRN.NeuroneG(5, TipoNeurone.NActuator));
gen1.addNeurone(new GenotipoRN.NeuroneG(6, TipoNeurone.NHide));
gen1.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(1, 1, 4, 1));
gen1.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(2, 2, 6, 1));
gen1.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(3, 6, 4, 1));
gen1.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(4, 2, 5, 1));
gen1.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(5, 3, 5, 1));
gen2 = new GenotipoRN();
gen2.addNeuroneInput(new GenotipoRN.NeuroneG(1, TipoNeurone.NSensor));
gen2.addNeuroneInput(new GenotipoRN.NeuroneG(2, TipoNeurone.NSensor));
gen2.addNeuroneInput(new GenotipoRN.NeuroneG(3, TipoNeurone.NSensor));
gen2.addNeuroneOutput(new GenotipoRN.NeuroneG(4, TipoNeurone.NActuator));
gen2.addNeuroneOutput(new GenotipoRN.NeuroneG(5, TipoNeurone.NActuator));
gen2.addNeurone(new GenotipoRN.NeuroneG(7, TipoNeurone.NHide));
gen2.addNeurone(new GenotipoRN.NeuroneG(6, TipoNeurone.NHide));
gen2.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(1, 1, 4, -1));
gen2.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(2, 2, 6, -1));
gen2.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(4, 2, 5, -1));
gen2.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(5, 3, 5, -1));
gen2.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(6, 3, 7, -1));
gen2.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(7, 6, 5, -1));
gen2.addAssone(new GenotipoRN.AssoneG(8, 7, 5, -1));
//GenotipoRN gen_tmp1 = gestore.getPerceptron();
//gen1 = gestore.mutazioneAggiungiNeurone(gen_tmp1);
//GenotipoRN gen_tmp2 = gestore.mutazioneAggiungiNeurone(gen_tmp1);
//GenotipoRN gen_tmp3 = gestore.mutazioneModificaPesoUniformemente(gen_tmp2);
//gen2 = gestore.mutazioneAggiungiNeurone(gen_tmp3);
double d = AlgGenRN.distanza(gen1, gen2);
GenotipoRN gen3 = new GenotipoRN(gen1, 1, gen2, 2);
client = new ClientNEAT("127.0.0.1", 13001);
if (client.connect())
{
client.writeConsole("Client connesso\n");
client.writeConsole("Premi un tasto per inviare il genitore 1");
Console.ReadKey();
client.send("IRN");
gen1.sendNetwork(client.getStream());
client.receive();
client.writeConsole("Premi un tasto per inviare il genitore 2");
Console.ReadKey();
client.send("IRN");
gen2.sendNetwork(client.getStream());
client.receive();
Console.WriteLine("Distanza tra le reti: " + AlgGenRN.distanza(gen1, gen2));
client.writeConsole("Premi un tasto per inviare il figlio");
Console.ReadKey();
client.send("IRN");
gen3.sendNetwork(client.getStream());
client.receive();
client.writeConsole("Premi un tasto per uscire");
Console.ReadKey();
client.disconnect();
}
else
{
client.writeConsole("Errore di connessione\n");
Console.ReadKey();
}
}
