public Specimen[] Crossover(Specimen[] population)
{
var newPopulation = new List <Specimen>();
var stack = new Stack <Specimen>(population);
while (stack.Count > 0)
{
var parent1 = stack.Pop();
var parent2 = stack.Pop();
var rand = new Random();
var randomNumber = rand.NextDouble();
if (randomNumber <= Config.CrossProb)
{
// var crossover = new CrossoverCX(parent1, parent2, _data);
var crossover = new CrossoverPmx(parent1, parent2, _data);
var(child1, child2) = crossover.GetChildren();
newPopulation.Add(child1);
newPopulation.Add(child2);
}
else
{
newPopulation.Add(parent1);
newPopulation.Add(parent2);
}
}
return(newPopulation.ToArray());
}
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;
}
