static void Main(string[] args)
{
/* PARA GENERAR LOS REPORTES...
* Archivo datos, reporte_mbpso2, reporte_mbpso1;
* //int opc = -1;
* for (int i = 4; i < 5; i++)
* {
* try
* {
* Random r2, r1;
* datos = new Archivo("knapsack" + (i + 1) + ".txt", 0);
* double[] config = datos.configuracion();
*
* int semilla1, semilla2, s = (new Random(100)).Next(0,1001);
*
* r1 = new Random(s);
* semilla1 = 560;
* r2 = new Random(s);
* semilla2 = 560
* int swarmSize, dimensiones, ni_mbpso2, opcionArreglo, ni_mbpso1,
* velocidadMaxima, numIteracionesBL;
* double peso, factorMejorLocal, factorMejorGlobal;
* FuncionObjetivo fx;
* Elemento[] elem;
* dimensiones = (int)config[0];
* peso = config[1];
* elem = datos.getElementos();
* ni_mbpso2 = 100;
* ni_mbpso1 = 100;
* opcionArreglo = 1;
* factorMejorGlobal = 2.0;
* factorMejorLocal = 2.0;
* velocidadMaxima = 4;
* swarmSize = 50;
* numIteracionesBL = 100;
* fx = new FuncionMochila(elem);
* fx.maximizar();
* reporte_mbpso2 = new Archivo("reporte_knapsack" + (i + 1) + "_2.txt", 1);
* for (int j = 0; j < 30; j++)
* {
* semilla2++;
* r2 = new Random(semilla2);
* long tiempoIi = Environment.TickCount;
* MBPSO_II algoritmo = new MBPSO_II(r2);
* algoritmo.inicializar(swarmSize, dimensiones, fx, ni_mbpso2, peso, opcionArreglo, factorMejorLocal, factorMejorGlobal, velocidadMaxima, numIteracionesBL);
* Solucion optimizado = algoritmo.ejecutarBusquedaLocal(algoritmo.ejecutar());
* long tiempoEf = Environment.TickCount;
* string resultado2 = optimizado.getPeso() + " " + optimizado.getValor() + " " + (tiempoEf - tiempoIi) + " " + semilla2;
* reporte_mbpso2.agregarLinea(resultado2);
* }
* reporte_mbpso2.close();
* Console.WriteLine("reporte_knapsack" + (i + 1) + "_2.txt");
* reporte_mbpso1 = new Archivo("reporte_knapsack" + (i + 1) + "_1.txt", 1);
* for (int j = 0; j < 30; j++)
* {
* semilla1++;
* r1 = new Random(semilla1);
* long tiempoIi = Environment.TickCount;
* ModifiedBinaryParticleSwarmOptimization alg = new ModifiedBinaryParticleSwarmOptimization(r1);
* alg.inicializar(swarmSize, dimensiones, fx, ni_mbpso1, peso, opcionArreglo, factorMejorLocal, factorMejorGlobal, velocidadMaxima);
* Solucion optimizado = alg.ejecutar();
* long tiempoEf = Environment.TickCount;
* string resultado1 = optimizado.getPeso() + " " + optimizado.getValor() + " " + (tiempoEf - tiempoIi) + " " + semilla1;
* reporte_mbpso1.agregarLinea(resultado1);
* }
* reporte_mbpso1.close();
* Console.WriteLine("reporte_knapsack" + (i + 1) + "_1.txt");
* datos.close();
* }
* catch (Exception e) { Console.WriteLine("Error: " + e.Message + "\n" + e.StackTrace); Console.ReadLine(); }
* }
* }
* }
* }*/
Archivo datos;
int opc = -1;
datos = new Archivo("knapsack6.txt", 0);
double[] config = datos.configuracion();
do
{
try
{
int swarmSize, dimensiones, numIteraciones, semilla, opcionArreglo, velocidadMaxima, numIteracionesBL;
double peso, factorMejorLocal, factorMejorGlobal;
FuncionObjetivo fx;
Elemento[] elem;
Random r;
dimensiones = (int)config[0];
peso = config[1];
elem = datos.getElementos();
//Parametros a afinar
semilla = 789;//(new Random()).Next(1, 1001);
numIteraciones = 100;
opcionArreglo = 1;
//Parametros MBPSO
factorMejorGlobal = 0.3;
factorMejorLocal = 1.0 - factorMejorGlobal;
velocidadMaxima = 4;
swarmSize = 20;
// un número alto permitirá mejor exploración del espacio de busqueda
// pero aumenta el tiempo de ejecucion.
//Parametros busqueda local
numIteracionesBL = 500;
if (semilla == -1)
{
r = new Random();
}
else
{
r = new Random(semilla);
}
fx = new FuncionMochila(elem);
//maximizar o minimizar
fx.maximizar();
Console.WriteLine("Elementos Disponibles: " + elem.Length + " Peso máximo: " + peso + "\nNúmero iteraciones: " + numIteraciones + " Semilla: " + semilla);
Console.WriteLine("inicializando...");
Console.WriteLine("Tamaño del Enjambre: " + swarmSize);
long tiempoInicial = Environment.TickCount;
MBPSO_II algoritmo = new MBPSO_II(r);
algoritmo.inicializar(swarmSize, dimensiones, fx, numIteraciones, peso, opcionArreglo, factorMejorLocal, factorMejorGlobal, velocidadMaxima, numIteracionesBL);
Solucion mejor = algoritmo.ejecutar();
long tiempoFinal = Environment.TickCount;
Console.WriteLine("Peso máximo: " + peso);
Console.WriteLine("Tiempo ejecución: " + (tiempoFinal - tiempoInicial) + " ms");
Console.WriteLine("Mejor Solución");
mejor.mostrar();
//Solucion optimizado = algoritmo.ejecutarBusquedaLocal(mejor);
//Console.WriteLine("Mejor Solución Optimizado");
//optimizado.mostrar();
}
catch (Exception e) { Console.WriteLine("Error: " + e.Message + "\n" + e.StackTrace); }
Console.Write("Presiona 0 para salir...\nOtra tecla para volver a ejecutar...");
try
{
opc = Int32.Parse(Console.ReadKey(false).KeyChar.ToString());
}
catch (Exception e) { }
Console.Clear();
} while (opc != 0);
datos.close();
}
