//Кроссинговер ( скрещивание двух элементов популяции)
private void Crossover()
{
Random random = new Random();
int count_can_to_cross = 0;
foreach (ChildOfPopulation elem in population)
{
if (elem.CanCross)
{
count_can_to_cross++;
}
}
//Количество операций кроссинговера
int count_of_crossovers = random.Next(0, count_can_to_cross / 2);
for (int i = 0; i < count_of_crossovers; i++)
{
int first_index = random.Next(0, population.Length);
int second_index = random.Next(0, population.Length);
ChildOfPopulation first_element = population[first_index];
ChildOfPopulation second_element = population[second_index];
// Если мы случайно выбрали один и тот же элемент для кроссинговера или один из них не пригоден
if ((first_index == second_index) || (!first_element.CanCross) || (!second_element.CanCross))
{
i--;
continue;
}
int[] temp_array = new int[color_array.Length];
for (int j = 0; j < color_array.Length; j++)
{
int which_el = random.Next(0, 1);
if (which_el == 0)
{
temp_array[j] = first_element.Color_Array[j];
}
else
{
temp_array[j] = second_element.Color_Array[j];
}
}
//Полученный элемент по итогу кроссинговера
ChildOfPopulation temp_element = new ChildOfPopulation(temp_array, graph);
//Обновленное поколение по итогу кроссинговера
ChildOfPopulation[] temp_population = new ChildOfPopulation[population.Length + 1];
for (int k = 0; k < population.Length; k++)
{
temp_population[k] = population[k];
}
temp_population[population.Length] = temp_element;
population = temp_population;
}
}
//Мутация ( намеренное изменение цветов некоторых вершин )
private void Mutation()
{
Random random = new Random();
// Исходная вероятность в диапазоне ( 0 - 100 )
int source_rate = (int)(mutation_rate * 100);
// Для каждой раскраски проверяем ее на вероятность мутации
for (int i = 0; i < population.Length; i++)
{
// Случайное число
int rate = random.Next(0, 100);
// Если случайное число меньше нашей вероятности, то
if (source_rate >= rate)
{
// Получаем элемент и его текущую раскраску
ChildOfPopulation temp = population[i];
int[] temp_colors = temp.Color_Array;
// Считаем, сколько вершин необходимо изменить
int count_tops = random.Next(0, temp_colors.Length);
// Инициализируем список вершин, подлежащих замене
List <int> list_of_tops = new List <int>();
for (int k = 0; k < count_tops; k++)
{
int top = random.Next(0, temp_colors.Length - 1);
//если вершина уже есть, то откатываемся
if (list_of_tops.Contains(top))
{
k--;
continue;
}
// Добавляем индекс вершины в список
list_of_tops.Add(top);
}
Random colors = new Random();
// Для каждой вершины из списка
for (int k = 0; k < list_of_tops.Count; k++)
{
int new_color = colors.Next(1, 12);
temp_colors[list_of_tops[k]] = new_color;
}
// Обновляем текущий элемент на мутированный
population[i] = temp;
}
else
{
continue;
}
}
}
//Формирование исходной популяции ( Набор из нескольких вариантов раскраски )
private void Initialization()
{
Random random = new Random();
for (int i = 0; i < population_size; i++)
{
int[] temp = new int[count];
for (int j = 0; j < count; j++)
{
temp[j] = random.Next(1, 12);
}
population[i] = new ChildOfPopulation(temp, graph);
}
}
//Генерация новой популяции
private void GenerateNewPopulation()
{
List <ChildOfPopulation> list_of_elem = new List <ChildOfPopulation>();
int good_elems = 0;
foreach (ChildOfPopulation elem in population)
{
list_of_elem.Add(elem);
if (elem.Valid > 0)
{
good_elems++;
}
}
int max_new_size = (int)population.Length - population.Length / count_of_generations;
int new_size;
if (max_new_size < good_elems)
{
new_size = max_new_size;
}
else
{
new_size = good_elems;
}
//выбор лучших
list_of_elem.Sort(delegate(ChildOfPopulation child1, ChildOfPopulation child2)
{ return(child2.Valid.CompareTo(child1.Valid)); });
ChildOfPopulation[] temp_population = new ChildOfPopulation[new_size];
for (int i = 0; i < new_size; i++)
{
temp_population[i] = list_of_elem[i];
}
population = temp_population;
}
