public override int[] Mutuj(int[] osobnik)
{
int liczba_miast = Miasta.Liczba_miast;
int[] zmutowany_osobnik = new int[liczba_miast];
Populacja.ZamieńZKolejkowejNaŚcieżkową(osobnik).CopyTo(zmutowany_osobnik, 0);
int miasto1 = LosowaKlasa.Los.Next(liczba_miast);
int miasto2 = LosowaKlasa.Los.Next(liczba_miast);
int miasto_tymczasowe = zmutowany_osobnik[miasto1];
zmutowany_osobnik[miasto1] = zmutowany_osobnik[miasto2];
zmutowany_osobnik[miasto2] = miasto_tymczasowe;
return(Populacja.ZamieńZeŚcieżkowejNaKolejkową(zmutowany_osobnik));
}
static void Wykonaj(string ścieżka_startowa)
{
string ścieżka = ścieżka_startowa; // domyślnie "parametry.txt"
StreamReader czytany_strumień = new StreamReader(ścieżka);
// lista miast
string ścieżka_do_miast = czytany_strumień.ReadLine();
// wielkość populacji
int wielkość_populacji = Convert.ToInt32(czytany_strumień.ReadLine());
// rodzaj algorytmu
int nr_algorytmu = Convert.ToInt32(czytany_strumień.ReadLine());
// populacja startowa
int nr_generowania_populacji_startowej = Convert.ToInt32(czytany_strumień.ReadLine());
// selekcja
int nr_selekcji = Convert.ToInt32(czytany_strumień.ReadLine());
Selekcja selekcja;
if (nr_selekcji == 0)
{
selekcja = new SelekcjaTurniejowa();
}
else
{
selekcja = new SelekcjaRuletkaRankingowa();
double[] prawdopodobieństwa = new double[wielkość_populacji];
int suma = 0;
for (int i = 0; i < prawdopodobieństwa.Length; i++)
{
prawdopodobieństwa[i] = i + 1;
suma += i + 1;
}
for (int i = 0; i < prawdopodobieństwa.Length; i++)
{
prawdopodobieństwa[i] = prawdopodobieństwa[i] / suma;
}
selekcja.Prawdopodobieństwa = prawdopodobieństwa;
}
// rekombinacja, fenotyp
int nr_rekombinacji = Convert.ToInt32(czytany_strumień.ReadLine());
Rekombinacja rekombinacja;
Fenotyp fenotyp;
Miasta.Lista_miast = WczytywanieZPliku.Wczytaj(ścieżka_do_miast);
if (nr_rekombinacji == 0)
{
rekombinacja = new RekombinacjaPMX();
fenotyp = new FenotypŚcieżkowo();
}
else if (nr_rekombinacji == 1)
{
rekombinacja = new RekombinacjaCięcieIŁączenie();
fenotyp = new FenotypKolejkowo();
}
else if (nr_rekombinacji == 2)
{
rekombinacja = new RekombinacjaCX();
fenotyp = new FenotypŚcieżkowo();
}
else
{
rekombinacja = new RekombinacjaOX();
fenotyp = new FenotypŚcieżkowo();
}
// prawdopodobieństwo mutacji w %
double prawdopodobieństwo_mutacji = Convert.ToDouble(czytany_strumień.ReadLine()) / 100;
// mutacja
int nr_mutacji = Convert.ToInt32(czytany_strumień.ReadLine());
Mutacja mutacja;
if (nr_rekombinacji == 1)
{
mutacja = new MutacjaKolejkowa(prawdopodobieństwo_mutacji);
}
else
{
if (nr_mutacji == 0)
{
mutacja = new MutacjaPrzezZamianęMiast(prawdopodobieństwo_mutacji);
}
else
{
mutacja = new MutacjaINVEROVER(prawdopodobieństwo_mutacji);
}
}
// warunek stopu
string wiersz = czytany_strumień.ReadLine();
string[] podzielony_wiersz = wiersz.Split(' ');
Algorytm.WarunekStopu warunek_stopu = (Algorytm.WarunekStopu)Convert.ToInt32(podzielony_wiersz[0]);
int parametr_stopu = Convert.ToInt32(podzielony_wiersz[1]);
// liczba powtórzeń algorytmu
int liczba_powtórzeń = Convert.ToInt32(czytany_strumień.ReadLine());
// ścieżka, gdzie zapisaywane są wyniki
string ścieżka_do_wyników = czytany_strumień.ReadLine();
czytany_strumień.Close();
FunkcjaCelu funkcja_celu = new FunkcjaCelu();
Osobnik[] wyniki = new Osobnik[liczba_powtórzeń];
int[] numery_pokoleń = new int[liczba_powtórzeń];
double[] czasy_wykonań = new double[liczba_powtórzeń];
Stopwatch stoper = new Stopwatch();
stoper.Start();
if (nr_algorytmu == 0)
{
Parallel.For(0, liczba_powtórzeń, indeks =>
{
Stopwatch stoper_indywidualny = new Stopwatch();
stoper_indywidualny.Start();
Osobnik[] populacja = new Osobnik[wielkość_populacji];
if (nr_rekombinacji == 1)
{
if (nr_generowania_populacji_startowej == 0)
{
populacja = Populacja.GenerujKolejkowoLosowo(Miasta.Liczba_miast, wielkość_populacji);
}
else if (nr_generowania_populacji_startowej == 1)
{
populacja = Populacja.GenerujKolejkowoZachłannie(Miasta.Liczba_miast, wielkość_populacji);
}
else
{
populacja = Populacja.GenerujKolejkowo12345(Miasta.Liczba_miast, wielkość_populacji);
}
}
else
{
if (nr_generowania_populacji_startowej == 0)
{
populacja = Populacja.GenerujŚcieżkowoLosowo(Miasta.Liczba_miast, wielkość_populacji);
}
else if (nr_generowania_populacji_startowej == 1)
{
populacja = Populacja.GenerujŚcieżkowoZachłannie(Miasta.Liczba_miast, wielkość_populacji);
}
else
{
populacja = Populacja.GenerujŚcieżkowo12345(Miasta.Liczba_miast, wielkość_populacji);
}
}
Algorytm algorytm = new Algorytm(populacja, selekcja, rekombinacja, mutacja, warunek_stopu, parametr_stopu, fenotyp, funkcja_celu);
Dictionary <int, Osobnik> słownik = algorytm.Oblicz();
wyniki[indeks] = słownik.Last().Value;
numery_pokoleń[indeks] = słownik.Last().Key;
stoper_indywidualny.Stop();
czasy_wykonań[indeks] = stoper.ElapsedMilliseconds;
Console.WriteLine("Powtórzenie " + indeks + " : " + wyniki[indeks].Wartość);
Console.WriteLine("Numer pokolenia: " + numery_pokoleń[indeks]);
Console.WriteLine("Czas wykonania: " + czasy_wykonań[indeks] + " ms");
Console.WriteLine();
});
}
else if (nr_algorytmu == 1)
{
Fenotyp fenotyp2 = new FenotypŚcieżkowo();
Parallel.For(0, liczba_powtórzeń, indeks =>
{
int[] tymczasowa_tablica = Zachłanny.WygenerujOsobnika();
Osobnik osobnik = new Osobnik(tymczasowa_tablica, fenotyp2, funkcja_celu);
while (osobnik.Liczba_baterii > 99)
{
tymczasowa_tablica = Zachłanny.WygenerujOsobnika();
osobnik = new Osobnik(tymczasowa_tablica, fenotyp2, funkcja_celu);
}
wyniki[indeks] = osobnik;
Console.WriteLine("Powtórzenie " + indeks + " : " + wyniki[indeks].Wartość);
});
}
else
{
}
stoper.Stop();
double czas_programu = stoper.ElapsedMilliseconds;
StreamWriter zapisywany_strumień = new StreamWriter(ścieżka_do_wyników);
zapisywany_strumień.WriteLine(ścieżka_do_miast);
zapisywany_strumień.WriteLine("Wielkość populacji: " + wielkość_populacji);
if (nr_algorytmu == 0)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Algorytm: ewolucyjny");
if (nr_generowania_populacji_startowej == 0)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Generowanie populacji: losowe");
}
else if (nr_generowania_populacji_startowej == 1)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Generowanie populacji: zachłanne");
}
else
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Generowanie populacji: 1 2 3 4 5...");
}
if (nr_selekcji == 0)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("turniej");
}
else
{
zapisywany_strumień.WriteLine("ranking");
}
if (nr_rekombinacji == 0)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("PMX");
zapisywany_strumień.WriteLine("Prawdopodobieństwo mutacji: " + prawdopodobieństwo_mutacji * 100 + "%");
if (nr_mutacji == 0)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Mutacja: zamiana dwóch losowych miast");
}
else
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Mutacja: INVER-OVER");
}
}
else if (nr_rekombinacji == 1)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("cięcie i łączenie");
zapisywany_strumień.WriteLine("Prawdopodobieństwo mutacji: " + prawdopodobieństwo_mutacji * 100 + "%");
zapisywany_strumień.WriteLine("Mutacja: zmiana jednej współrzędnej w reprezentacji kolejkowej");
}
else if (nr_rekombinacji == 2)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("CX");
zapisywany_strumień.WriteLine("Prawdopodobieństwo mutacji: " + prawdopodobieństwo_mutacji * 100 + "%");
if (nr_mutacji == 0)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Mutacja: zamiana dwóch losowych miast");
}
else
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Mutacja: INVER-OVER");
}
}
else
{
zapisywany_strumień.WriteLine("OX");
zapisywany_strumień.WriteLine("Prawdopodobieństwo mutacji: " + prawdopodobieństwo_mutacji * 100 + "%");
if (nr_mutacji == 0)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Mutacja: zamiana dwóch losowych miast");
}
else
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Mutacja: INVER-OVER");
}
}
if (warunek_stopu == 0)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Warunek stopu: liczba pokoleń = " + parametr_stopu);
}
else if ((int)warunek_stopu == 1)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Warunek stopu: czas = " + parametr_stopu + " sek");
}
else if ((int)warunek_stopu == 2)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Warunek stopu: poprawa w ostatnich k pokoleń = " + parametr_stopu);
}
else
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Warunek stopu: różnorodność populacji");
}
}
else if (nr_algorytmu == 1)
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Algorytm: zachłanny");
}
else
{
zapisywany_strumień.WriteLine("Algorytm: Sprawdzenie liczby baterii, dla jakich generowane są ścieżki w algorytmie zachłannym");
}
zapisywany_strumień.WriteLine("Liczba powtórzeń: " + liczba_powtórzeń);
zapisywany_strumień.WriteLine("Czas wykonania: " + czas_programu + " ms");
zapisywany_strumień.WriteLine();
zapisywany_strumień.WriteLine("Wyniki:");
foreach (Osobnik osobnik in wyniki)
{
zapisywany_strumień.WriteLine(osobnik.Wartość);
}
zapisywany_strumień.WriteLine();
zapisywany_strumień.WriteLine("Liczby baterii:");
foreach (Osobnik osobnik in wyniki)
{
zapisywany_strumień.WriteLine(osobnik.Liczba_baterii);
}
zapisywany_strumień.WriteLine();
zapisywany_strumień.WriteLine("Numery pokoleń:");
foreach (int nr_pokolenia in numery_pokoleń)
{
zapisywany_strumień.WriteLine(nr_pokolenia);
}
zapisywany_strumień.WriteLine();
zapisywany_strumień.WriteLine("Czasy obliczeń poszczególnych powtórzeń [ms]:");
foreach (double czas in czasy_wykonań)
{
zapisywany_strumień.WriteLine(czas);
}
zapisywany_strumień.WriteLine();
zapisywany_strumień.WriteLine("Numery miast:");
foreach (Osobnik osobnik in wyniki)
{
foreach (Współrzędne miasto in osobnik.Fenotyp)
{
zapisywany_strumień.Write(miasto.Nr_miasta + " ");
}
zapisywany_strumień.WriteLine();
zapisywany_strumień.WriteLine();
}
zapisywany_strumień.Close();
Console.WriteLine();
Console.WriteLine("Gotowe! Wyniki zapisano w '" + ścieżka_do_wyników + "'.");
}
