private Dictionary <string, int> Calcular_Histogramas(List <string> pNGram, List <string> lista_poemaMeta)
{
Histograma histograma = new Histograma();
Dictionary <string, int> histogramaObtenido = histograma.CalcularHistograma(pNGram, lista_poemaMeta);
return(histogramaObtenido);
}
public List <Individuo> IniciarProcesoGenetico()
{
CrearPoblacionInicial();
//While. A partir de aqui "población" se irá modificando, por lo que no hay que llamar alguna función de crearPoblación
while (0 < generaciones)
{
// Console.WriteLine("Generación: " + generaciones);
// Console.WriteLine("\n ******************* POBLACION ACTUAL: " + poblacion.Count);
// Console.WriteLine("\n ******************* GENERACION: " + generaciones);
for (int i = 0; i < poblacion.Count; i++)
{
N_Gram ngram = new N_Gram(poblacion[i].getTexto(), 2);
List <string> lista = ngram.Hacer_NGram(new List <string>());
Histograma histograma = new Histograma();
Dictionary <string, int> dic_Histograma = new Dictionary <string, int>();
// Console.WriteLine("Empezó");
dic_Histograma = histograma.CalcularHistograma(Estructuras.instancia.lista_nGram_2, lista);
// Console.WriteLine("Terminó");
int distancia = Adaptabilidad(dic_Histograma);
poblacion[i].setDistancia(distancia);
}
// Console.WriteLine("Primer for. Listo!");
AsignarProbabilidades();
int contador = poblacion.Count;
for (int i = 0; i < contador; i += 2)
{
// Console.WriteLine("\nCantidad Individuos: " + poblacion.Count);
// Console.WriteLine("\nPareja 1 Elección: ");
Individuo pareja_1 = null;
while (pareja_1 == null)
{
if (poblacion.Count == 0)
{
// Console.WriteLine("No quedo nadie");
break;
}
else
{
pareja_1 = SeleccionarIndividuo();
}
}
// Console.WriteLine("\nPareja 2 Elección: ");
Individuo pareja_2 = null;
while (pareja_2 == null)
{
if (poblacion.Count == 0)
{
// Console.WriteLine("No quedo nadie");
break;
}
else
{
pareja_2 = SeleccionarIndividuo();
}
}
if ((pareja_1 != null) & (pareja_2 != null))
{
/*Console.WriteLine("\n******************Inicio del Cruce******************");
* Console.WriteLine("***Pareja 1***");
* Console.WriteLine("\nPareja 1 Texto: " + pareja_1.getTexto());
* Console.WriteLine("\nPareja 1 Distancia: " + pareja_1.getDistancia());
* Console.WriteLine("\nPareja 1 Proba: " + pareja_1.getProbabilidad());
*
* Console.WriteLine("***Pareja 2***");
* Console.WriteLine("\nPareja 2 Texto: " + pareja_2.getTexto());
* Console.WriteLine("\nPareja 2 Distancia: " + pareja_2.getDistancia());
* Console.WriteLine("\nPareja 2 Proba: " + pareja_2.getProbabilidad());*/
CruzarPareja(pareja_1, pareja_2);
}
}
// Console.WriteLine("Segundo for. Listo!");
poblacion = hijosCruce;
hijosCruce = new List <Individuo>();
int indice = (int)indiceRandom.Next(0, poblacion.Count);
Mutaciones(poblacion[indice]); //Mutar a un random
generaciones--;
}
// DEVOLVER LOS INDIVIDUOS MAS APTOS
List <int> distanciasFinales = new List <int>();
List <Individuo> individuosPrometedores = new List <Individuo>();
for (int i = 0; i < poblacion.Count; i++)
{
N_Gram ngram = new N_Gram(poblacion[i].getTexto(), 2);
List <string> lista = ngram.Hacer_NGram(new List <string>());
Histograma histograma = new Histograma();
Dictionary <string, int> dic_Histograma = new Dictionary <string, int>();
dic_Histograma = histograma.CalcularHistograma(Estructuras.instancia.lista_nGram_2, lista);
int distancia = Adaptabilidad(dic_Histograma);
poblacion[i].setDistancia(distancia);
distanciasFinales.Add(distancia);
}
distanciasFinales.Sort();
for (int i = 0; i < 3; i++)
{
individuosPrometedores.Add(poblacion.Find(x => x.getDistancia() == distanciasFinales[i]));
poblacion.Remove(individuosPrometedores[i]);
}
return(individuosPrometedores);
}
