/* selekcja turniejowa */
private List <Osobnik> Turniej(int rozmiarTurnieju, List <Osobnik> populacja)
{
List <Osobnik> turniej = new List <Osobnik>(), populacjaRodzicielska = new List <Osobnik>();
if (populacja.Count > rozmiarTurnieju)
{
while (populacja.Count > 0 && populacjaRodzicielska.Count < MaksymalnyRozmiarPopulacji)
{
for (int i = 0; i < rozmiarTurnieju; i++)
{
if (populacja.Count == 0)
{
break;
}
int k = rand.Next(Populacja.Count);
Osobnik osobnik = Populacja[k];
turniej.Add(osobnik);
populacja.RemoveAt(k);
}
populacjaRodzicielska.Add(turniej.Max());
turniej.Clear();
}
return(populacjaRodzicielska);
}
else
{
return(populacja);
}
}
/* jeden przebieg iteracji algorytmu genetycznego */
public void Iteracja()
{
NumerIteracji++;
List <Osobnik> nowaPopulacja = new List <Osobnik>(), populacjaRodzicielska;
Osobnik nowyOsobnik;
populacjaRodzicielska = Turniej(RozmiarTurnieju, Populacja); // wyselekcjonowanie populacji rodzicielskiej metodą turniejową
while (nowaPopulacja.Count == 0)
{
for (int i = 0; i < populacjaRodzicielska.Count; i++)
{
if (Los(PrawdopodobienstwoKrzyzowania))
{
for (int j = 0; j < populacjaRodzicielska.Count; j++)
{
if (i != j)
{
Osobnik[] noweOsobniki = Krzyzowanie(populacjaRodzicielska[i], populacjaRodzicielska[j]);
nowaPopulacja.Add(noweOsobniki[0]);
nowaPopulacja.Add(noweOsobniki[1]);
}
if (nowaPopulacja.Count >= MaksymalnyRozmiarPopulacji - 1)
{
break;
}
}
}
if (nowaPopulacja.Count >= MaksymalnyRozmiarPopulacji - 1)
{
break;
}
if (Los(PrawdopodobienstwoMutacji))
{
nowyOsobnik = Mutacja(populacjaRodzicielska[i]);
nowaPopulacja.Add(nowyOsobnik);
}
}
}
for (int i = 0; i < Elitaryzm; i++)
{
Osobnik osobnik = populacjaRodzicielska.Max();
nowaPopulacja.Add(osobnik); // przeniesienie najlepszego osobnika z populacji rodzicielskiej do nowej populacji
populacjaRodzicielska.Remove(osobnik);
}
foreach (Osobnik osobnik in nowaPopulacja)
{
if (osobnik != null)
{
osobnik.WyliczPrzystosowanie();
}
}
Populacja = nowaPopulacja;
}
private Osobnik Mutacja(Osobnik osobnik)
{
Osobnik nowyOsobnik = new Osobnik();
int n = DaneWejsciowe.Instancja.LiczbaRund, k = DaneWejsciowe.Instancja.LiczbaAutomatow;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
if (Los(PrawdopodobienstwoMutacji)) // zmutowanie danego genu nastąpi z prawdopodobieństwem 50%
{
nowyOsobnik.Chromosom[i] = DaneWejsciowe.Instancja.Automaty[rand.Next(k)]; // gen zostaje podmieniony na wylosowany
}
else
{
nowyOsobnik.Chromosom[i] = osobnik.Chromosom[i];
}
}
return(nowyOsobnik);
}
/* sprawdza czy dany osobnik istnieje już w populacji */
private bool CzyIstnieje(Osobnik osobnik, List <Osobnik> populacja)
{
int n = DaneWejsciowe.Instancja.LiczbaRund;
foreach (Osobnik osobnik2 in Populacja)
{
int i;
for (i = 0; i < n; i++)
{
if (osobnik.Chromosom[i].ID != osobnik2.Chromosom[i].ID)
{
break;
}
}
if (i == n)
{
return(true);
}
}
return(false);
}
/* krzyżowanie jednostajne */
private Osobnik[] Krzyzowanie(Osobnik osobnik1, Osobnik osobnik2)
{
Osobnik[] noweOsobniki = new Osobnik[2];
noweOsobniki[0] = new Osobnik();
noweOsobniki[1] = new Osobnik();
int n = DaneWejsciowe.Instancja.LiczbaRund;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
if (Los(50)) // wymiana genu nastąpi z prawdopodobieństwem 50%
{
noweOsobniki[0].Chromosom[i] = osobnik1.Chromosom[i];
noweOsobniki[1].Chromosom[i] = osobnik2.Chromosom[i];
}
else
{
noweOsobniki[0].Chromosom[i] = osobnik2.Chromosom[i];
noweOsobniki[1].Chromosom[i] = osobnik1.Chromosom[i];
}
}
return(noweOsobniki);
}
public void GenerujPopulacjePoczatkowa()
{
int n = DaneWejsciowe.Instancja.LiczbaAutomatow, m = DaneWejsciowe.Instancja.LiczbaRund, k;
n = n ^ m;
if (n < RozmiarPopulacjiPoczatkowej)
{
k = n;
}
else
{
k = RozmiarPopulacjiPoczatkowej;
}
for (int i = 0; i < k; i++)
{
Osobnik osobnik = new Osobnik();
do
{
osobnik.LosujChromosom(); /* losuje populację początkową */
}while (CzyIstnieje(osobnik, Populacja));
Populacja.Add(osobnik);
}
}
