void Update()
{
if (Input.GetKey("space"))
{
AlgoritmoGenetico.AvanzarGeneracion();
}
}
protected void Page_Load(object sender, EventArgs e)
{
if (!Page.IsPostBack)
{
if (Context.User.Identity.GetUserId() != null)
{
System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Iniciando");
List <Cancion> lst = new List <Cancion>();
using (DBManualConnection db = new DBManualConnection())
{
lst = db.getCanciones(idUsuario: Context.User.Identity.GetUserId());
}
if (lst.Count != 0)
{
AlgoritmoGenetico ag = new AlgoritmoGenetico(lst);
ag.calcularAptitudPoblacionInicial();
List <List <Tag> > lstTagsHijos = new List <List <Tag> >();
lstTagsHijos = ag.generarParejas();
//Conversion para desplagar los tags en web
/*
* List<String> tagsCancionesHijas = new List<String>();
* String renglonTag = "";
* foreach (List<Tag> lstTag in lstTagsHijos)
* {
* renglonTag = "";
* foreach (Tag tag in lstTag)
* {
* renglonTag += tag.Nombre + ", ";
* }
* tagsCancionesHijas.Add(renglonTag);
* }
* grd1.DataSource = tagsCancionesHijas;
* grd1.DataBind();
*/
//Obteniendo canciones recomendadas por los tags creados
List <Cancion> lstCancionesRecomendadas = new List <Cancion>();
foreach (List <Tag> lstTag in lstTagsHijos)
{
using (DBManualConnection db = new DBManualConnection())
{
lstCancionesRecomendadas.AddRange(db.obtenerListaCancionesRecomendadas(lstTag));
}
}
List <Cancion> lstCancionesRecomendadasSinRepetir = lstCancionesRecomendadas.GroupBy(x => x.Id).Select(x => x.First()).ToList();
//grd2.DataSource = lstCancionesRecomendadasSinRepetir;
//grd2.DataBind();
rep1.DataSource = lstCancionesRecomendadasSinRepetir;
rep1.DataBind();
}
}
}
string strGUID = Context.User.Identity.GetUserId();
}
void Awake() //Ponemos acá todas las funciones de inicialización
{
Ayudante.Inicializar();
AlgoritmoGenetico.Inicializar();
GameObject.Find("FraseModelo").GetComponent <FraseModelo>().Inicializar();
GameObject.Find("populationN").GetComponent <Text>().text = "N° de pobladores: " + Config.nPobladores;
GameObject.Find("mutation%").GetComponent <Text>().text = "% de mutación: " + Config.mutationRate;
}
/**
* Abaixa a prioridade da câmera e fala pro
* algoritmo genético para morrer.
*/
public void Morrer()
{
if (!morto)
{
cameraCinemachine.Priority = 0;
CancelInvoke();
AlgoritmoGenetico alg = FindObjectOfType <AlgoritmoGenetico>();
alg.MatarIndividuo(this);
}
}
void Awake()
{
this.AlgoritmoGenetico = new AlgoritmoGenetico();
AlgoritmoGenetico.TxtVelocidad = txtVelocidad;
AlgoritmoGenetico.TxtGeneracion = txtGeneracion;
AlgoritmoGenetico.TxtIndividuo = txtIndividuo;
AlgoritmoGenetico.TxtRotacion = txtRotacion;
AlgoritmoGenetico.TxtMatriz = txtMatriz;
this.AlgoritmoGenetico.Evolucionar();
}
private void btnInicializar_Click(object sender, EventArgs e)
{
int tamanhoPopulacao = Convert.ToInt32(txtQuantidadePopulacao.Text);
double taxaDeMutacao = Convert.ToDouble(txtTaxaDeMutacao.Text);
int maximoDeGeracoes = Convert.ToInt32(txtMaximoDeGeracoes.Text);
AlgoritmoGenetico algoritmoGenetico = new AlgoritmoGenetico(tamanhoPopulacao, taxaDeMutacao, maximoDeGeracoes);
algoritmoGenetico.Evolucao();
txtGeracoes.Text = algoritmoGenetico.QuantidadeDeGeracoes.ToString();
int[] populacao = algoritmoGenetico.Populacao;
PreencheListBox(populacao);
}
public List <Vehiculo> getSolution()
{
List <Linea> lineas = obtenerListaLineas();
List <Vehiculo> vehiculos = obtenerListaVehiculos();
AlgoritmoGenetico AG = new AlgoritmoGenetico(vehiculos, lineas);
Individuo solucion = AG.IniciarGenetico();
Debug.Log("GENERACION #" + AG.getGeneracionActual() + "\n");
Debug.Log(solucion.PrintStringIndividuo());
// Vehiculos a la linea a la que pertenecen.
List <Vehiculo> lista = solucion.GetVehiculos();
return(lista);
}
private void btnExecutar_Click(object sender, EventArgs e)
{
buttonCriarPop.Enabled = false;
int torneio = int.Parse(labelTamannhoTorneio.Text);
evolucoes += int.Parse(labelEvolucao.Text);
positivoInfinito = double.PositiveInfinity;
Configuracao.numeroCompetidores = torneio;
Configuracao.Tipo tipo = Configuracao.Tipo.FIXO;
if (rbDHM_ILC.Checked)
{
tipo = Configuracao.Tipo.DHM_ILC;
}
else if (rbILM_DHC.Checked)
{
tipo = Configuracao.Tipo.ILM_DHC;
}
Configuracao.tipo = tipo;
AlgoritmoGenetico algoritmoGenetico = new AlgoritmoGenetico();
algoritmoGenetico.aptidao = new AptidaoDistancia(mapa);
algoritmoGenetico.selecao = new SelecaoTorneio(Configuracao.numeroCompetidores, Configuracao.aleatorio);
algoritmoGenetico.mutacao = mutacao = new MutacaoDoisGenes(Configuracao.taxaMutacao, Configuracao.aleatorio);
algoritmoGenetico.solucao = new SolucaoLimiteGeracao(evolucoes);
algoritmoGenetico.crossover = crossover = new CrossoverPmx(Configuracao.aleatorio, Configuracao.taxaCrossover);
algoritmoGenetico.substituicao = new SubstituicaoTotal();
algoritmoGenetico.observadores.Add(this);
algoritmoGenetico.execute(populacao);
g.Clear(Color.White);
desenharLinhas(populacao, Color.Blue);
desenharPontos();
botaoExportarMelhorIndiv.Enabled = true;
}
void Start()
{
AlgoritmoGenetico.GenerarPoblacion();
}
// Use this for initialization
void Start()
{
algGen = FindObjectOfType <AlgoritmoGenetico>();
}
private void BtnExecutar_Click(object sender, EventArgs e)
{
count_exec++;
#region Desativar os botões enquanto executa
btnDicas.Enabled = false;
btnInformacao.Enabled = false;
btnGrafico.Enabled = false;
btnDicas.Enabled = false;
btnCriarPop.Enabled = false;
btnExecutar.Enabled = false;
btnSair.Enabled = false;
btnConfiguracao.Enabled = false;
btnLimpar.Enabled = false;
btnInserir.Enabled = false;
btnImportar.Enabled = false;
btnSalvar.Enabled = false;
#endregion
var deuErro = false;
//Valida se o campo esta nulo
txtTamPop.Text = txtTamPop.Text.Equals("") ? "1" : txtTamPop.Text;
//Altera o tamanho da população sem a necessida de pressionar o botão criar pop
if (popTamAux != int.Parse(txtTamPop.Text))
{
ConfigurationGA.tamPopulacao = int.Parse(txtTamPop.Text);
//Caso a população esteja em 0 ou Nulla é setada como 1
if (ConfigurationGA.tamPopulacao == 0)
{
ConfigurationGA.tamPopulacao = 1;
txtTamPop.Text = "1";
}
popTamAux = int.Parse(txtTamPop.Text);
pop = new Population();
}
#region Configuração do AG // Tratamento de entrada de dados nos campos
//Configurar AG
txtTaxaMutacao.Text = txtTaxaMutacao.Text.Equals(" ,") ? "0" : txtTaxaMutacao.Text;
float taxaMutacao = float.Parse(txtTaxaMutacao.Text);
txtTaxaCrossover.Text = txtTaxaCrossover.Text.Equals(" ,") ? "0" : txtTaxaCrossover.Text;
float taxaCrossover = float.Parse(txtTaxaCrossover.Text);
txtQtdeTorneio.Text = txtQtdeTorneio.Text.Equals("") ? "0" : txtQtdeTorneio.Text;
int torneio = int.Parse(txtQtdeTorneio.Text);
txtEvolucao.Text = txtEvolucao.Text.Equals("") ? "1" : txtEvolucao.Text;
evolucoes += int.Parse(txtEvolucao.Text);
ConfigurationGA.taxaCruzamento = taxaCrossover;
ConfigurationGA.taxaMutacao = taxaMutacao;
ConfigurationGA.numCompetidor = torneio;
ConfigurationGA.Mutation mutacao = ConfigurationGA.Mutation.NovoInd;
#endregion
//Verifica o tipo de mutação selecionado
if (rbNovoIndividuo.Checked)
{
mutacao = ConfigurationGA.Mutation.NovoInd;
}
else if (rbPopulacao.Checked)
{
mutacao = ConfigurationGA.Mutation.NaPopulacao;
}
ConfigurationGA.mutationType = mutacao;
//Verifica se o elitismo foi checkado
if (checkElitismoo.Checked)
{
ConfigurationGA.elitismo = true;
txtQtdeelitismoo.Text = txtQtdeelitismoo.Text.Equals("") ? "0" : txtQtdeelitismoo.Text;
ConfigurationGA.tamElitismo = int.Parse(txtQtdeelitismoo.Text);
}
else
{
ConfigurationGA.elitismo = false;
}
//Inicia uma instancia do AG (Metodo responsavel por aplicar o ciclo de evolução)
AlgoritmoGenetico AG = new AlgoritmoGenetico();
for (i = iTemp; i < evolucoes; i++)
{
iTemp++;
lbEvolucoes.Text = i.ToString();
lbEvolucoes.Refresh();
try
{
//Recebe a população evoluida
pop = AG.ExecuteGA(pop);
}
catch (IndexOutOfRangeException)
{
//Mostra a mensagem de erro apenas uma vez
if (deuErro == false)
{
MessageBox.Show("Favor, adicionar mais que uma cidade", "AG - TSP");
deuErro = true;
}
//Limpa o necessario para recomeçar
ForcarLimpeza();
break;
}
//Pega o individuo com o melhor fitness
pop.GetBest().CalcFitness();
//Verifica se o usario optou pelo 2opt
if (twoOptCheck.Checked)
{
Utils.TwoOpt(pop.GetBest());
}
//Ápos o 2opt pega o melhor individuo novamente, pois o 2opt fez uma nova melhoria
pop.GetBest().CalcFitness();
//Limpa o grafico da media da população
zedMedia.GraphPane.CurveList.Clear();
zedMedia.GraphPane.GraphObjList.Clear();
//Fazemos o calcula da media do fitness da população e jogamos no grafico
double mediaPop = pop.GetMediaPop();
mediaPopulacao.Add(i, mediaPop);
//Pegamos o fitness do melhor individuo
double bestFitness = pop.GetBest().GetFitness();
//Desenha no grafico
LineItem media = paneMedia.AddCurve("Média", mediaPopulacao, Color.Red, SymbolType.None);
//Print linhas a cada 6 evolucoes, entra no if apenas quando o individuo da evolução corrente for melhor do que os individuos das evoluções anteriores
if (bestFitness < bestAux)
{
bestAux = bestFitness;
g.Clear(Color.White);
PlotLines(pop, Color.Blue);
PlotPoints();
//Atualiza laber com a distancia do melhor individuo
lbMenorDistancia.Text = bestFitness.ToString("0.0");
lbMenorDistancia.Refresh();
lbMenorDistancia2.Text = bestFitness.ToString("0.0");
lbMenorDistancia2.Refresh();
}
//Redesenhamos o grafico
zedMedia.AxisChange();
zedMedia.Invalidate();
zedMedia.Refresh();
}
#region Ativa os botoes novamente
btnDicas.Enabled = true;
btnInformacao.Enabled = true;
btnGrafico.Enabled = true;
btnDicas.Enabled = true;
btnExecutar.Enabled = true;
btnSair.Enabled = true;
btnConfiguracao.Enabled = true;
btnLimpar.Enabled = true;
btnInserir.Enabled = true;
btnImportar.Enabled = true;
btnSalvar.Enabled = true;
#endregion
}
private void iniciarEvolucion(object sender, EventArgs e)
{
List <Imagen> imagenesFinales = new List <Imagen>();
if (!validateInput())
{
MessageBox.Show("Por favor inserte parámetros correctos.", "Error en las configuraciones",
MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Error);
return;
}
button1.Text = "Detener";
SingletonCache singleton = SingletonCache.Instance;
singleton.DistGChecked = DistanciaGCheck.Checked;
singleton.DistManChecked = DistanciaManCheck.Checked;
singleton.histColorChecked = histColorCheck.Checked;
singleton.histFormaChecked = histFormaCheck.Checked;
singleton.tamPoblacion = Int32.Parse(entryPoblacion.Text);
singleton.porcCruses = float.Parse(entryCruces.Text, System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture.NumberFormat);
singleton.porcMenosApt = float.Parse(entryMenosApt.Text, System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture.NumberFormat);
singleton.porcMutacion = float.Parse(entryMutacion.Text, System.Globalization.CultureInfo.InvariantCulture.NumberFormat);
singleton.cantidadItereaciones = Int32.Parse(entryIteraciones.Text);
SingletonCache.crearEstadisticas();
AlgoritmoGenetico.primeraGeneracion(pixel);
imagenGenerada.Image = singleton.poblacion[0].image;
singleton.indMenosAptoHist = singleton.poblacion[singleton.tamPoblacion - 1];
singleton.indMasAptoHist = singleton.poblacion[0];
updateStatistics();
singleton.objetivo.calcularDiferencia(singleton.objetivo);
Console.WriteLine(singleton.objetivo.diferencia);
bool trampa = conTrampaCheck.Checked;
if (trampa)
{
for (int i = 1; i < SingletonCache.Instance.cantidadItereaciones; i++)
{
if (continuar)
{
trampa = false;
if (i % 10 == 0)
{
trampa = true;
}
AlgoritmoGenetico.siguienteGeneracion(trampa);
SingletonCache.Instance.numGeneracion++;
updateStatistics();
if ((i - 1) % (SingletonCache.Instance.cantidadItereaciones / 10) == 0)
{
imagenesFinales.Add(SingletonCache.Instance.indMasAptoGen);
SingletonCache.agregarGeneracion();
}
}
else
{
break;
}
}
}
else
{
int boosts = (SingletonCache.Instance.cantidadItereaciones / 5);
for (int i = 1; i < SingletonCache.Instance.cantidadItereaciones; i++)
{
if (continuar)
{
trampa = false;
if (i % boosts == 0)
{
trampa = true;
}
AlgoritmoGenetico.siguienteGeneracion(trampa);
SingletonCache.Instance.numGeneracion++;
updateStatistics();
if ((i - 1) % (SingletonCache.Instance.cantidadItereaciones / 10) == 0)
{
imagenesFinales.Add(SingletonCache.Instance.indMasAptoGen);
SingletonCache.agregarGeneracion();
}
}
else
{
break;
}
}
}
if (continuar)
{
Form2 muestraResultados = new Form2(this);
singleton.imagenesFinales = imagenesFinales;
muestraResultados.pictureBox1.Image = (imagenesFinales[0].image);
muestraResultados.pictureBox2.Image = (imagenesFinales[1].image);
muestraResultados.pictureBox3.Image = (imagenesFinales[2].image);
muestraResultados.pictureBox4.Image = (imagenesFinales[3].image);
muestraResultados.pictureBox5.Image = (imagenesFinales[4].image);
muestraResultados.pictureBox6.Image = (imagenesFinales[5].image);
muestraResultados.pictureBox7.Image = (imagenesFinales[6].image);
muestraResultados.pictureBox8.Image = (imagenesFinales[7].image);
muestraResultados.pictureBox9.Image = (imagenesFinales[8].image);
muestraResultados.pictureBox10.Image = (imagenesFinales[9].image);
muestraResultados.Visible = true;
Visible = false;
}
else
{
MessageBox.Show("Se ha detenido el programa", "Detención manual", MessageBoxButtons.OK, MessageBoxIcon.Information);
Restablecer();
}
}
public JsonResult EjecutaOperaciones(string hora, int[] operaciones, string ciclo, string excel, string hoja)
{
//-empalmes -preasignacion -otrosSemestres -algoritmo
string res = "<strong>Asignacion Fallida</strong>\n";
string detalles = "";
try
{
Conexion c = new Conexion(Conexion.datosConexion, Server.MapPath("~/Archivos/" + excel), ciclo);
ListaVariables grupos = new ListaVariables(c.Grupos_EmpiezanA(ciclo, Convert.ToInt32(hora), false));
ListaSalones salones = new ListaSalones(c, c.Salones(), Convert.ToInt32(hora));
salones.SetHorarios(c, Ciclo);
int numero_Operacion = 0;
IOperacion operacion = null;
foreach (int op in operaciones)
{
numero_Operacion++;
switch ((byte)op) //Fabrica abstracta
{
case (byte)EOperaciones.algoritmoGenetico:
operacion = new AlgoritmoGenetico(grupos, salones, Convert.ToInt32(hora), 100, 1000);
break;
case (byte)EOperaciones.empalmes:
operacion = new RevisionEmpalmes(grupos, salones);
break;
case (byte)EOperaciones.otrosSemestres:
operacion = new AsignacionOtrosSemestres(grupos, salones);
break;
case (byte)EOperaciones.preasignacion:
operacion = new AsignacionPreferencial(grupos, salones);
break;
}
if (operacion != null)
{
operacion.Ejecuta();
if (operacion.Resultado.Count != 0)
{
grupos.Actualiza(operacion.Resultado);
detalles += Grupos2Table(operacion.Resultado.OrderBy(g => g.Cve_espacio).ToList(), operacion.NombreOperacion);
}
else
{
detalles += string.Format("{0} sin grupos modificados", operacion.NombreOperacion);
}
detalles += "<br>";
}
}
c.Grupos_Carga(grupos, hoja, c.Materias_AsDictionary(), c.Profesores_AsDicctionary());
res = string.Format("Asignacion de {0} completada<br>{1}", hora, detalles);
}
catch (Exception ex)
{
res += "\n" + ex.Message;
}
return(new JsonResult()
{
Data = res, JsonRequestBehavior = JsonRequestBehavior.AllowGet
});
}
