/// <summary>
/// añade cromosomas al set de especies
/// </summary>
/// <param name="cromosoma"></param>
public void aniadirAEspecies(GenomaNEAT cromosoma)
{
bool especieEncontrada = false;
int especieID = 0;
if (especies != null)
{
for (int i = 0; i < especies.Count; i++)
{
if (especies[i] != null)
{
List <GenomaNEAT> especieAux = especies[i];
if (!especieEncontrada && mismaEspecie(cromosoma, especieAux[0]))
{
cromosoma.setNumEspecie(i);
especies[i].Add(cromosoma);
}
}
}
especieID = especies.Count;
}
else
{
especieID++;
}
if (!especieEncontrada)
{
List <GenomaNEAT> especie = new List <GenomaNEAT>();
cromosoma.setNumEspecie(especies.Count);
especie.Add(cromosoma);
especies.Add(especie);
}
}
/// <summary>
/// Revision por estructura, computacionalmente costosa
/// </summary>
/// <param name="cromosoma1"></param>
/// <param name="cromosoma2"></param>
/// <returns></returns>
public bool mismaEspecie(GenomaNEAT cromosoma1, GenomaNEAT cromosoma2)
{
float VaricionDesunion = DeltaDesconexion * disjunciones(cromosoma1.genes, cromosoma2.genes);
float variacionPeso = deltaPeso * Pesos(cromosoma1.genes, cromosoma2.genes);
return(VaricionDesunion + variacionPeso < DeltaLimite);
}
/// <summary>
/// Toma un cromosoma y realiza una mutacion de nodo, añadiendo una nueva neurona a la red
/// </summary>
/// <param name="cromosoma">Es la estructura que representa 1 individuo de la poblacion</param>
public void mutarNodo(GenomaNEAT cromosoma)
{
if (cromosoma.genes.Count == 0)
{
return;
}
cromosoma.maximoNeuronas++;
GenNEAT gen = cromosoma.genes[Random.Range(1, cromosoma.genes.Count - 1)];
if (!gen.habilitado)
{
return;
}
gen.habilitado = false;
GenNEAT gen1 = GenNEAT.copiarGen(gen);
gen1.salida = cromosoma.maximoNeuronas;
gen1.peso = Random.Range(-1f, 1f);
gen1.innovacion = cromosoma.genes.Count;
gen1.habilitado = true;
cromosoma.genes.Add(gen1);
GenNEAT gen2 = GenNEAT.copiarGen(gen);
gen1.entrada = cromosoma.maximoNeuronas;
gen2.innovacion = cromosoma.genes.Count;
gen2.habilitado = true;
cromosoma.genes.Add(gen2);
}
//mutaciones especiales
/// <summary>
/// Toma un cromosoma y crea una mutacion, que añade un link entre neuronas
/// </summary>
/// <param name="cromosoma">Es la estructura que representa 1 individuo de la poblacion</param>
/// <param name="forzarBias">Forzar conexion, para el nodo BIAS(sesgo),nodo que se conecta a toda la red neuronal</param>
public void mutarLink(GenomaNEAT cromosoma, bool forzarBias)
{
int neuro1 = Random.Range(0, tamañoEntradas);
int neuro2 = Random.Range(tamañoEntradas, cromosoma.tamañoRed);
GenNEAT link = ScriptableObject.CreateInstance <GenNEAT>();
if (neuro1 <= tamañoEntradas && neuro2 <= tamañoEntradas)
{
return;
}
if (neuro2 <= tamañoEntradas)
{
int temp = neuro1;
neuro1 = neuro2;
neuro2 = temp;
}
link.entrada = neuro1;
link.salida = neuro2;
if (forzarBias)
{
link.entrada = tamañoEntradas;
}
if (contieneLink(cromosoma.genes, link))
{
return;
}
link.innovacion = cromosoma.genes.Count;
link.peso = Random.Range(-1.0f, 1.0f);
cromosoma.genes.Add(link);
}
public void setRed(GenomaNEAT nuevaRed)
{
redNeural = nuevaRed;
redNeural.vision = DeteccionDeEntorno;
redNeural.GenerarRed(evolutivo.maximoNeuronas);
DeteccionDeEntorno.transform.SetParent(companion.transform);
//Debug.Log("Ha jugar!");
InvokeRepeating("Jugar", 0.2f, 0.2f);
}
/// <summary>
/// Devuelve el indice que identifica una neurona
/// </summary>
/// <param name="cromosoma"></param>
/// <param name="NoInput"></param>
/// <returns></returns>
public int neuroAleatorio(GenomaNEAT cromosoma, bool NoInput)
{
List <bool> neurona = new List <bool>();
neurona.Capacity = cromosoma.tamañoRed;
for (int i = 0; i < neurona.Capacity; i++)
{
neurona.Add(false);
}
if (!NoInput)
{
for (int i = 0; i < tamañoEntradas; i++)
{
neurona[i] = true;
}
}
for (int o = tamañoEntradas; o < (tamañoEntradas + tamañoSalidas); o++)
{
neurona[o] = true;
}
foreach (GenNEAT gen in cromosoma.genes)
{
if (!NoInput || gen.entrada > tamañoEntradas)
{
neurona[gen.entrada] = true;
}
if (!NoInput || gen.salida > tamañoEntradas)
{
neurona[gen.salida] = true;
}
}
int n = Random.Range(0, neurona.Count);
int k = 0;
foreach (bool valor in neurona)
{
n--;
k++;
if (n == 0)
{
return(k);
}
}
return(0);
}
void Start()
{
ambientes = GameObject.FindGameObjectWithTag("Ambiente");
for (int i = 0; i < ambientes.transform.childCount; i++)
{
companionEvolutivo = BusquedaHijos.buscarHijoPorTag(ambientes.transform.GetChild(i).gameObject, "Companion").GetComponent <CompanionEvolutivo>();
//Debug.Log("numero inviduo: "+ numeroIndividuo);
GenomaNEAT aux = poblacion[numeroIndividuo];
companionEvolutivo.individuo = numeroIndividuo;
companionEvolutivo.setRed(aux);
tiempoDePrueba = tiempoPruebaOriginal;
numeroIndividuo++;
AmbienteEvolutivo ambienteLocal = ambientes.transform.GetChild(i).GetComponent <AmbienteEvolutivo>();
ambienteLocal.tiempoPruebaOriginal = tiempoPruebaOriginal;
ambienteLocal.tiempoDePrueba = tiempoPruebaOriginal;
ambienteLocal.listo = true;
}
companionEvolutivo = GameObject.FindGameObjectWithTag("Companion").GetComponent <CompanionEvolutivo>();
}
/// <summary>
/// Toma un cromsoma y un valor de habilitacion, y muta las posibilidades de conexion
/// </summary>
/// <param name="cromosoma">Es la estructura que representa 1 individuo de la poblacion</param>
/// <param name="habilitar">habilita las conexion negando la entrada</param>
public void MutarHabilitarDesHab(GenomaNEAT cromosoma, bool habilitar)
{
List <GenNEAT> candidatos = new List <GenNEAT>();;
foreach (GenNEAT gen in cromosoma.genes)
{
if (gen.habilitado != habilitar)
{
candidatos.Add(gen);
}
}
if (candidatos.Count == 0)
{
return;
}
int indice = Random.Range(0, (candidatos.Count - 1));
candidatos[indice].habilitado = !candidatos[indice].habilitado;
}
/// <summary>
/// toma un cromosoma y muta los pesos de la red neuronal actual
/// </summary>
/// <param name="cromosoma">Es la estructura que representa 1 individuo de la poblacion</param>
public void mutarPesos(GenomaNEAT cromosoma)
{
foreach (GenNEAT gen in cromosoma.genes)
{
float probabilidad = Random.Range(0.0f, 1.0f);
if (probabilidad < tasaMutacion)
{
gen.peso = Random.Range(-1f, 1f);
if (gen.peso > 1f)
{
gen.peso = 1f;
}
if (gen.peso < -1f)
{
gen.peso = -1f;
}
}
}
}
public GenomaNEAT cruceGenoma(GenomaNEAT cromosoma1, GenomaNEAT cromosoma2)
{
List <GenNEAT> innovaciones2 = new List <GenNEAT>();
GenomaNEAT hijo = ScriptableObject.CreateInstance <GenomaNEAT>();
if (cromosoma1.fitness > cromosoma2.fitness)
{
GenomaNEAT tempg = cromosoma1;
cromosoma1 = cromosoma2;
cromosoma2 = tempg;
}
foreach (GenNEAT gen in cromosoma2.genes)
{
innovaciones2.Add(gen);
}
foreach (GenNEAT gen in cromosoma1.genes)
{
GenNEAT otroGen;
if (gen.innovacion < innovaciones2.Count)
{
otroGen = innovaciones2[gen.innovacion];
}
else
{
//Debug.Log("otro gen");
otroGen = gen;
}
if (otroGen != null && Random.Range(1, 2) == 1 && otroGen.habilitado)
{
hijo.genes.Add(otroGen);
}
else
{
hijo.genes.Add(gen);
}
}
hijo.maximoNeuronas = Mathf.Max(cromosoma1.maximoNeuronas, cromosoma2.maximoNeuronas);
return(hijo);
}
/*public void cruce() {
* float mutar;
* float[] hijo1 = new float[5];
* float[] hijo2 = new float[5];
* List<float[]> hijos = new List<float[]>();
* for (int i = 0; i < matingPool.Count; i = i + 2)
* {
* hijo1[0] = matingPool[i][0];
* hijo1[1] = matingPool[i+1][1];
* hijo1[2] = matingPool[i][2];
* hijo1[3] = matingPool[i+1][3];
* hijo1[4] = matingPool[i][4];
* mutar = Random.value;
* //Debug.Log(mutar);
* if (mutar <= tasaMutacion) {
* hijo1=mutacion(hijo1);
* }
*
* hijo2[0] = matingPool[i+1][0];
* hijo2[1] = matingPool[i][1];
* hijo2[2] = matingPool[i+1][2];
* hijo2[3] = matingPool[i][3];
* hijo2[4] = matingPool[i+1][4];
* mutar = Random.value;
* if (mutar <= tasaMutacion)
* {
* hijo2=mutacion(hijo2);
* }
* hijos.Add(hijo1);
* hijos.Add(hijo2);
* }
* poblacion.Clear();
* // Debug.Log("# poblacion " + poblacion.Count);
* /* foreach (float[] cromosoma in matingPool) {
* poblacion.Add(cromosoma);
* }
* foreach (float[] cromosoma in hijos) {
* poblacion.Add(cromosoma);
* }*/
/* matingPool.Clear();
* // Debug.Log("# poblacion " + poblacion.Count +"Mating pool "+matingPool.Count);
* numeroGeneracion++;
*
* numeroIndividuo = 0;
* }*/
private GenomaNEAT mutacion(GenomaNEAT cromosoma)
{
int muto = 0;
int posicion = Random.Range(0, 1);
if (Random.Range(0f, 1f) < tasaMutacion) //conexiones
{
mutarPesos(cromosoma);
muto++;
}
if (Random.Range(0f, 1f) < tasaMutacion) //Link
{
mutarLink(cromosoma, false);
muto++;
}
if (Random.Range(0f, 1f) < tasaMutacion) //Bias
{
mutarLink(cromosoma, true);
muto++;
}
if (Random.Range(0f, 1f) < tasaMutacion)//node
{
mutarNodo(cromosoma);
muto++;
}
if (Random.Range(0f, 1f) < tasaMutacion)//enable
{
MutarHabilitarDesHab(cromosoma, true);
muto++;
}
if (Random.Range(0f, 1f) < tasaMutacion)//enable
{
MutarHabilitarDesHab(cromosoma, false);
muto++;
}
//Debug.Log("No. Mutacion:"+muto);
return(cromosoma);
}
public GenomaNEAT cruceEspecie(List <GenomaNEAT> especie)
{
GenomaNEAT hijo = ScriptableObject.CreateInstance <GenomaNEAT>();
if (Random.Range(0f, 1f) < probabilidadCruce)
{
int seleccion = Random.Range(0, especie.Count - 1);
int seleccion2 = Random.Range(0, especie.Count - 1);
//Debug.Log("Cant. Especies" + especie.Count+"Especie1: "+seleccion+" Especie2: "+seleccion2);
GenomaNEAT genoma1 = especie[seleccion];
GenomaNEAT genoma2 = especie[seleccion2];
hijo = cruceGenoma(genoma1, genoma2);
}
else
{
int seleccion = Random.Range(0, especie.Count - 1);
//Debug.Log("Cant. Especies" + especie.Count+" Especie1: " + seleccion);
GenomaNEAT genoma1 = especie[seleccion];
hijo = genoma1;
}
mutacion(hijo);
return(hijo);
}
void Update()
{
UIManager.generacion = numeroGeneracion;
UIManager.individuo = numeroIndividuo + 1;
UIManager.especie = numeroEspecie;
if (companionEvolutivo == null && numeroIndividuo < tamanioPoblacion && ambientes == null)///si el de cada ambiente
/*companionEvolutivo = GameObject.FindGameObjectWithTag("Companion").GetComponent<CompanionEvolutivo>();
* companionEvolutivo.setRed(poblacion[numeroIndividuo]);
* companionEvolutivo.setNumeroIndividuo(numeroIndividuo);
* // companionEvolutivo.GenerarRed(maximoNeuronas);*/
{
ambientes = GameObject.FindGameObjectWithTag("Ambiente");
for (int i = 0; i < ambientes.transform.childCount; i++)
{
companionEvolutivo = BusquedaHijos.buscarHijoPorTag(ambientes.transform.GetChild(i).gameObject, "Companion").GetComponent <CompanionEvolutivo>();
// Debug.Log("numero inviduo: " + numeroIndividuo);
GenomaNEAT aux = poblacion[numeroIndividuo];
companionEvolutivo.individuo = numeroIndividuo;
companionEvolutivo.setRed(aux);
tiempoDePrueba = tiempoPruebaOriginal;
numeroIndividuo++;
AmbienteEvolutivo ambienteLocal = ambientes.transform.GetChild(i).GetComponent <AmbienteEvolutivo>();
ambienteLocal.tiempoPruebaOriginal = tiempoPruebaOriginal;
ambienteLocal.tiempoDePrueba = tiempoPruebaOriginal;
ambienteLocal.listo = true;
}
companionEvolutivo = GameObject.FindGameObjectWithTag("Companion").GetComponent <CompanionEvolutivo>();
}
if (numeroIndividuo >= tamanioPoblacion && ambientes.GetComponent <Gimnasio>().Termino())
{
//Debug.Log("Siguiente paso");
calificar();
seleccion();
List <GenomaNEAT> nuevaPoblacion = new List <GenomaNEAT>();
foreach (List <GenomaNEAT> especie in especies)
{
nuevaPoblacion.Add(cruceEspecie(especie));
}
while (nuevaPoblacion.Count < tamanioPoblacion)
{
int seleccion = Random.Range(0, especies.Count - 1);
//Debug.Log("Especies: " + especies.Count + " Seleccion: " + seleccion);
nuevaPoblacion.Add(cruceEspecie(especies[seleccion]));
}
especies = new List <List <GenomaNEAT> >();
foreach (GenomaNEAT hijo in nuevaPoblacion)
{
aniadirAEspecies(hijo);
}
numeroGeneracion++;
numeroIndividuo = 0;
Debug.Log(estadoPoblacion());
poblacion = nuevaPoblacion;
//aniadirAEspecies(todos)
// ambientes.GetComponent<Gimnasio>().RecargarTodo();
SceneManager.LoadScene(SceneManager.GetActiveScene().buildIndex);
// Debug.Log("Siguiente paso 2");
}
}
