/// <summary>
/// Funkcja wykonuje Metadynamikę
/// </summary>
public void DoMetaDynamic()
{
Populationn.SortAscByProbability();
var howManyToTake = Options.nWorstGenToThrow;
if (howManyToTake > Populationn.Gens.Count)
{
howManyToTake = Populationn.Gens.Count;
}
Populationn.Gens.RemoveRange(0, howManyToTake);
for (int i = 0; i < howManyToTake; i++)
{
Populationn.Add(SimpleGensGenerator.GetSingleGen(Options, Function));
}
Populationn.CalculateSimilarity(AntiGen);
Populationn.SortDescByProbability();
}
/// <summary>
/// Funkcja wykonuje hipermutację oraz zajmuje się dojrzewaniem
/// </summary>
public void DoHiperMutation()
{
// mutacja polegająca na tym ze jezeli wylosuje 0 to od roznicy wartosci funkcji antygenu i genu
// odejmuje polowe tej wartosci a w.p.p dodaje polowe tej wartosci
workingPopulation.Gens.ForEach(g =>
{
var operation = RandomNumberGenerator.Next(0, 1);
var value = Math.Abs(AntiGen.FunctionValue - g.FunctionValue);
if (operation == 0)
{
g.FunctionValue -= (value / 2);
}
else
{
g.FunctionValue += (value / 2);
}
});
workingPopulation.CalculateSimilarity(AntiGen);
// posortowanie i wybranie n1 najlepszych
workingPopulation.SortDescByProbability();
var howManyToTake = Options.nBestGensToTake;
if (howManyToTake > workingPopulation.Gens.Count)
{
howManyToTake = workingPopulation.Gens.Count;
}
var bestGens = workingPopulation.Take(howManyToTake);
// dodanie i zastapienie n1 nalepszych
var pCount = Populationn.Gens.Count;
Populationn.Gens = Populationn.Gens.Concat(bestGens).ToList();
Populationn.SortDescByProbability();
Populationn.Gens = Populationn.Take(pCount).ToList();
}
/// <summary>
/// Funkcja oblicza podobienstwo do antygenu
/// </summary>
public void CalculateProbabilityForPopulation()
{
Populationn.CalculateSimilarity(AntiGen);
Populationn.SortDescByProbability();
}
