// 초기 개체를 생성하는 함수
public void Initialize()
{
Genome g = CreateBasicConnectedGenome();
for (int i = 0; i < Population; ++i)
{
AddToSpecies(g.Clone());
}
}
// 적합도를 평가하고 이를 바탕으로 선택, 교차, 변이를 통해서 새로운 세대를 생성하는 함수
//
// 다음 순서로 작동함
// 1) 모든 개체의 적합도를 판단함
// 2) Staleness가 높은 종을 판단하여 제거함
// 3) 적합도를 바탕으로 하여 자식을 만듦. 이때 교차와 변이 모두를 통해서 자식을 만들기도 하며, 변이만으로 자식을 생성하기도 함.
// - 이때, 자식을 만들 확률은 종과 개체의 적합도에 따라서 다름. 즉 개체의 평균 적합도가 높은 종은 더 많은 자식을 만들고, 또 종 내에서 적합도가 높은 개체는 더 많은 자식을 만듦)
// 4) 각 종마다 SurviveRate에 해당하는 개체만 남기고 나머지는 제거함
// 5) 새로운 자식들을 기존의 종에 추가함.
public void Evaluate()
{
TopFitness = long.MinValue;
BestGenome = null;
if (Writer != null)
{
Writer.Record();
}
// 과정 1)
while (true)
{
Genome g = GetCurrentGenome();
g.GenerateNetwork();
// 적합도 평가
insw.Reset();
insw.Start();
g.Fitness = Agent.Evaluate(g, DataDictionary);
g.Checked = true;
insw.Stop();
g.ExecutionTime = insw.ElapsedMilliseconds;
g.AdjustedFitness = (double)g.Fitness / Species[speciesCursor].Genomes.Count;
Species[speciesCursor].AddFitness(g.AdjustedFitness);
if (g.Fitness > TopFitness)
{
TopFitness = g.Fitness;
BestGenome = g;
}
bool newGen = false;
while (IsFitnessMeasured())
{
if (NextGenome())
{
newGen = true;
break;
}
}
if (newGen)
{
break;
}
}
if (Generation != 0 && Generation % DisplayTop == 0)
{
Agent.Display(BestGenome, DataDictionary);
}
if (Writer != null)
{
Writer.Write(BestGenome, DataDictionary);
if (WritePlayData)
{
Writer.WriteGene(BestGenome, DataDictionary);
}
if (WriteSpecies)
{
Writer.WriteSpecies(Species, DataDictionary);
}
}
DataDictionary.Clear();
sw.Reset();
sw.Start();
// for debug
Console.Write("Generation:" + Generation);
Console.Write("\tHighest Fitness:" + TopFitness);
Console.WriteLine("\tAmount Species:" + Species.Count);
++Generation;
List <Genome> child = new List <Genome>();
int survived = 0;
// 과정 2)
for (int i = Species.Count - 1; i >= 0; --i)
{
Species s = Species[i];
Genome prevBest = s.Genomes[0];
s.Genomes.Sort((a, b) => a.Fitness.CompareTo(b.Fitness));
Genome currentBest = s.Genomes[s.Genomes.Count - 1];
// 종에서 기존의 가장 우수한 개체보다 더 적합도가 높은 개체가 등장하지 못했을 경우
if (prevBest == currentBest)
{
++s.Staleness;
// staleness가 일정 수준 이상이고, 전체에서 가장 우수한 개체가 속한 종이 아니라면, 종을 제거함
if (s.Staleness > Staleness && BestGenome != currentBest)
{
Species.RemoveAt(i);
}
}
else // 종에서 기존의 가장 우수한 개체보다 더 적합도가 높은 개체가 등장할 경우
{
s.Staleness = 0;
}
}
// surviveRate를 바탕으로 생성할 자식 개체의 수를 계산
if (SurviveRate == 0)
{
survived = Species.Count;
}
else
{
foreach (Species s in Species)
{
survived += (int)Math.Ceiling(s.Genomes.Count * SurviveRate);
}
}
// 과정 3)
while (survived + child.Count < Population)
{
Genome c;
// 교차 및 변이로 자식 생성
if (random.NextDouble() < BreedChance)
{
Species s = SelectSpecies(random);
Genome g1 = SelectGenome(s, random);
Genome g2 = SelectGenome(s, random);
if (g1.Fitness > g2.Fitness)
{
c = Genome.Crossover(g1, g2, random);
}
else
{
c = Genome.Crossover(g2, g1, random);
}
c.Mutate(random);
}
else // 변이로만 자식 생성
{
Species s = SelectSpecies(random);
Genome g1 = SelectGenome(s, random);
c = g1.Clone();
c.Mutate(random);
}
child.Add(c);
}
// 과정 4) SurviveRate에 따라서 기존의 종을 제거함
foreach (Species s in Species)
{
int cut = 0;
if (SurviveRate == 0)
{
cut = s.Genomes.Count - 1;
}
else
{
cut = s.Genomes.Count - (int)Math.Ceiling(s.Genomes.Count * SurviveRate);
}
s.ResetFitness();
s.Genomes.RemoveRange(0, cut);
s.Genomes[0].Fitness = 0;
s.Genomes[0].Checked = false;
// to fix;
}
// 과정 5) 새로 만들어진 자식 종을 추가함
foreach (Genome g in child)
{
AddToSpecies(g);
}
sw.Stop();
if (Writer != null)
{
Writer.Set("Breed", sw.ElapsedMilliseconds);
}
}
