// Иссдедование алгоритма с переданными параметрами.
public ResearchAlgorithmResponse ResearchAlgorithm(ResearchRequest param)
{
Graph graph = _graphBL.GetById(param.GraphId);
double avgTime = 0.0;
int error = 0;
// Инициализация алгоритма с переданными параметрами.
GeneticAlgorithmCore ga = new GeneticAlgorithmCore(graph, param.PopulationSize, param.Pm, param.Pc);
// Многократный запуск алгоритма для оценки времени работы и процента ошибок.
for (int i = 0; i < _testCount; i++)
{
// Запуск алгоритма и получение результатов
FindingVertexResponse algResult = ga.StartAlgorithm();
// проверка на верность найденного решения
if (algResult.R != graph.R)
{
error++;
}
// увеличение суммарного времени работы
avgTime += algResult.Time;
}
// возвращение результата в виде среднего
// значения времени работы и процента неверных ответов
return(new ResearchAlgorithmResponse()
{
AvgTime = avgTime / _testCount,
Error = error / (double)_testCount * 100.0,
});
}
// ������������ ��������� � ����������� �����������.
public ResearchAlgorithmResponse ResearchAlgorithm(ResearchRequest param)
{
Graph graph = _graphBL.GetById(param.GraphId);
double avgTime = 0.0;
int error = 0;
// ������������� ��������� � ����������� �����������.
GeneticAlgorithmCore ga = new GeneticAlgorithmCore(graph, param.PopulationSize, param.Pm, param.Pc);
// ������������ ������ ��������� ��� ������ ������� ������ � �������� ������.
for (int i = 0; i < _testCount; i++)
{
// ������ ��������� � ��������� �����������
FindingVertexResponse algResult = ga.StartAlgorithm();
// �������� �� �������� ���������� �������
if (algResult.R != graph.R)
{
error++;
}
// ���������� ���������� ������� ������
avgTime += algResult.Time;
}
// ����������� ���������� � ���� ��������
// �������� ������� ������ � �������� �������� �������
return(new ResearchAlgorithmResponse()
{
AvgTime = avgTime / _testCount,
Error = error / (double)_testCount * 100.0,
});
}