/// <summary>
/// Скрещивание при целочисленном кодировании
/// </summary>
/// <param name="Input">Популяция</param>
/// <returns>Возвращает популяцию потомков</returns>
private Population CrossoverINT(Population Input)
{
int numBit, numGen, numInd1 = 0, numInd2 = 0;
Population Result = new Population();
while (Result.GetCountInd() < CountInd)
{
//Генерация бита, с которого начнется одноточечное скрещивание
numBit = GeneticAlgorithm.rand.Next(GenLen);
numGen = GeneticAlgorithm.rand.Next(CountParam);
do
{
//генерация номеров особей, который будут скрещиваться
numInd1 = GeneticAlgorithm.rand.Next(CountInd);
numInd2 = GeneticAlgorithm.rand.Next(CountInd);
} while (numInd1 == numInd2);
//если особи скрещиваются
if (GeneticAlgorithm.rand.NextDouble() < Pc)
{
Result.add(new Individual(CountParam, Input.individuals[numInd1]));
Result.add(new Individual(CountParam, Input.individuals[numInd2]));
for (int i = numBit; i < GenLen; i++)
{
Swap(ref Result.individuals[Result.GetCountInd() - 1].chromosome[numGen].code[numBit], ref Result.individuals[Result.GetCountInd() - 2].chromosome[numGen].code[numBit]);
}
for (int i = numGen + 1; i < CountParam; i++)
{
for (int j = 0; j < GenLen; j++)
{
Swap(ref Result.individuals[Result.GetCountInd() - 1].chromosome[i].code[j], ref Result.individuals[Result.GetCountInd() - 2].chromosome[i].code[j]);
}
}
Result.individuals[Result.GetCountInd() - 1].CalcFitness();
Result.individuals[Result.GetCountInd() - 2].CalcFitness();
}
//Если особи не скрещиваются
else
{
Result.add(new Individual(CountParam, Input.individuals[numInd1]));
Result.add(new Individual(CountParam, Input.individuals[numInd2]));
}
}
return(Result);
}
/// <summary>
/// Оператор популяционного всплеска
/// </summary>
/// <param name="Input">Исходная популяция</param>
/// <returns>Возвращает популяцию после популяционного всплеска</returns>
Population PopulationOutbreak(Population Input)
{
Population Result = new Population();
for (int i = 0; i < (int)(CountInd / 2); i++)
{
Result.add(Input.individuals[i]);
}
for (int i = (int)(CountInd / 2); i < CountInd; i++)
{
if (intcode)
{
Result.add(new Individual(CountParam, GenLen, Xmin, Xmax, func));
}
else
{
Result.add(new Individual(CountParam, Xmin, Xmax, func));
}
}
return(Result);
}
/// <summary>
/// Селекция
/// </summary>
/// <param name="input">Популяция</param>
/// <returns>Возвращает отобранные особи</returns>
private Population Selection(Population input)
{
Population Result = new Population();
int[] numberInd = new int[tournament];
while (Result.GetCountInd() < CountInd)
{
//Выбор номеров особей для турнира
for (int i = 0; i < tournament; i++)
{
numberInd[i] = GeneticAlgorithm.rand.Next(CountInd);
}
Result.add(input.individuals[Min(numberInd)]);
}
return(Result);
}
/// <summary>
/// Уплотнение сетки целочисленного кодирования
/// </summary>
/// <param name="p">Исходная популяция</param>
/// <returns>Возвращает новую популяцию</returns>
private Population MeshSeal(Population Input)
{
Population Result = new Population();
this.GenLen = this.GenLen + this.Ubit;
double value;
for (int i = 0; i < CountInd; i++)
{
Result.add(Input.individuals[i]);
for (int j = 0; j < CountParam; j++)
{
value = Result.individuals[i].chromosome[j].GetValue();
Result.individuals[i].chromosome[j] = new Gene(value, GenLen, Xmin, Xmax);
value = value = Result.individuals[i].chromosome[j].GetValue();
}
}
return(Result);
}
