public double Proceso(Ecuacion objEcuacion, int TamanoIndividuo, int numIndividuos, int numCiclos)
{
//Crea la población con individuos generados al azar
for (int cont = 1; cont <= numIndividuos; cont++)
{
Individuos.Add(BooleanoAzar(TamanoIndividuo));
}
//Proceso de algoritmo genético
for (int ciclo = 1; ciclo <= numCiclos; ciclo++)
{
//Toma dos individuos al azar
int indivA = azar.Next(Individuos.Count);
int indivB;
do
{
indivB = azar.Next(Individuos.Count);
} while (indivA == indivB); //Asegura que sean dos individuos distintos
//Usa el operador cruce
int posAzar = azar.Next(Individuos[indivA].Length);
string parteA = Individuos[indivA].Substring(0, posAzar);
string parteB = Individuos[indivB].Substring(posAzar);
string HijoA = parteA + parteB;
//Evalúa la adaptación de los dos individuos
double valorIndivA = objEcuacion.ValorY(Individuos[indivA]);
double valorIndivB = objEcuacion.ValorY(Individuos[indivB]);
double valorHijoA = objEcuacion.ValorY(HijoA);
//Si los hijos son mejores que los padres, entonces los reemplaza
if (valorHijoA < valorIndivA)
{
Individuos[indivA] = HijoA;
}
if (valorHijoA < valorIndivB)
{
Individuos[indivB] = HijoA;
}
}
//Después del ciclo, busca el mejor individuo adaptado de la población
int individuoMejor = 0;
double MenorValorY = double.MaxValue;
for (int cont = 0; cont < Individuos.Count; cont++)
{
double valorIndiv = objEcuacion.ValorY(Individuos[cont]);
if (valorIndiv < MenorValorY)
{
individuoMejor = cont;
MenorValorY = valorIndiv;
}
}
return(objEcuacion.ValorX(Individuos[individuoMejor]));
}
static void Main()
{
double minValorX = -3;
double maxValorX = 2;
Ecuacion objEcuacion = new Ecuacion();
objEcuacion.Rango(minValorX, maxValorX);
Poblacion objPoblacion = new Poblacion();
int TamanoIndividuo = 30;
int TotalIndividuos = 50;
int TotalCiclos = 200000;
double MejorIndiv = objPoblacion.Proceso(objEcuacion, TamanoIndividuo, TotalIndividuos, TotalCiclos);
//Muestra el individuo mejor adaptado
Console.WriteLine(MejorIndiv);
Console.ReadKey();
}
