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(); } }