public void CorrectBoundsY(DescrModel model) //если не задана верхняя граница - берем максимум из выборки
        {
            double upper;

            for (int i = 0; i < x.Count; i++) //границы для Х
            {
                if (model.xBounds[i].upper == 0)
                {
                    upper = data[0, y.Count + i];               // Convert.ToDouble(plavka.Rows[0].ItemArray[y.Count + i]);
                    for (int j = 1; j < data.GetLength(0); j++) //0 вверху 2 строки
                    {
                        if (data[j, y.Count + i] > upper)
                        {
                            upper = data[j, y.Count + i];
                        }
                    }
                    model.xBounds[i].upper = upper;
                }
            }
            for (int i = 0; i < y.Count; i++) //границы для Y
            {
                if (model.yBounds[i].upper == 0)
                {
                    upper = data[0, i];                         // Convert.ToDouble(plavka.Rows[0].ItemArray[i]);
                    for (int j = 1; j < data.GetLength(0); j++) //0 вверху 2 строки
                    {
                        if (data[j, i] > upper)
                        {
                            upper = data[j, i];
                        }
                    }
                    model.yBounds[i].upper = upper;
                }
            }
        }
示例#2
0
        private void descrBoundsBtn_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            if (task.data == null)
            {
                Log.Text = "Данные не загружены";
                return;
            }
            if (yBoundsData.Count == 0)
            {
                Log.Text = "Не выбран стандарт на марку";
                return;
            }
            modelDescret = new DescrModel(task.x, task.y, Convert.ToDouble(alphaTextBox.Text), Convert.ToDouble(betaTextBox.Text));
            modelDescret.SetBounds(xBoundsData, yBoundsData); //берем границы из табличек
            task.CorrectBoundsY(modelDescret);                //если верхняя не определена - берем максимум по выборке
            //List<string[]> results;
            DescretOptTask descrOptimizeBackground = new DescretOptTask(task, modelDescret, Convert.ToInt32(numIntervalsTextBox.Text),
                                                                        Convert.ToInt32(degreeTextBox.Text), Convert.ToInt32(shiftTextBox.Text), Convert.ToDouble(epsTextBox.Text));

            backgroundWorker.RunWorkerAsync(descrOptimizeBackground);
            Log.Text = "Начато построение дискретной модели . . . ";
            //передаем ссыль на модель, в функции все меняется

            getBoundsBtn.IsEnabled   = false;
            descrBoundsBtn.IsEnabled = false;
        }
示例#3
0
 public DescretOptTask(DataPlavka _task, DescrModel _model, int _numOfIntervals, int _degree, int _shift, double _eps)
 {
     task           = _task;
     model          = _model;
     numOfIntervals = _numOfIntervals;
     degree         = _degree;
     shift          = _shift;
     eps            = _eps;
 }
示例#4
0
        public CondOptModel(RegressionModel regr, DescrModel descr, double[] _y, double _epsg, double _epsi, int _iter)
        {
            regModel = regr;
            desModel = descr;
            epsg     = _epsg;
            epsx     = _epsi;
            epsi     = _epsi;
            iter     = _iter;
            yModel   = new double[regModel.y.Count];

            technology = new Technology(regr.x, regr.y, descr.id, regr.id, _y);
        }
        public int InsertModel(DataPlavka task, DescrModel model)
        {
            OracleCommand cmd    = thisConnection.CreateCommand();
            int           ste_id = GetSTE_ID(model.mark, model.GOST);

            try
            {
                string names = "ID,STE_ID,ALPHA,BETA,U,YS,DATE_DES";
                for (int i = 0; i < model.x.Count; i++)
                {
                    names += "," + task.xAll[model.x[i]].name + "_MIN";
                }
                for (int i = 0; i < model.x.Count; i++)
                {
                    names += "," + task.xAll[model.x[i]].name;
                }

                string values = model.id.ToString() + "," + ste_id.ToString() + "," + model.alpha.ToString(CultureInfo.InvariantCulture) + ","
                                + model.beta.ToString(CultureInfo.InvariantCulture) + "," + model.criteria.ToString(CultureInfo.InvariantCulture) + ",";
                string ys = model.y[0].ToString();
                for (int w = 1; w < model.y.Count; w++)
                {
                    ys += "@" + model.y[w];
                }
                values += "'" + ys + "',";
                values += " to_date('" + DateTime.Now.Date.ToShortDateString() + "', 'dd/mm/yyyy')";

                for (int i = 0; i < task.x.Count; i++)
                {
                    values += "," + model.xBounds[i].lower.ToString(CultureInfo.InvariantCulture);
                }
                for (int i = 0; i < task.x.Count; i++)
                {
                    values += "," + model.xBounds[i].upper.ToString(CultureInfo.InvariantCulture);
                }

                cmd.CommandText = "INSERT INTO descret_models (" + names + ") values (" + values + ")";
                cmd.ExecuteReader();
            }
            catch
            {
                return(-1);
            }
            return(1);
        }
        public double OneIntervalCriteria(List <Conditions> bounds, DescrModel model)
        {
            int Tplus = 0, Splus = 0, TSplus = 0;

            for (int i = 0; i < data.GetLength(0); i++)
            {
                bool flagOk = false;
                for (int q = 0; q < y.Count; q++)
                {
                    if (!(data[i, q] >= model.yBounds[q].lower && data[i, q] <= model.yBounds[q].upper))
                    {
                        break;                                                                                 //не попыл - выходим сразу
                    }
                    else if (q == y.Count - 1)
                    {
                        flagOk = true;
                        Splus++;
                    }
                }
                for (int q = 0; q < x.Count; q++)
                {
                    if (!(data[i, q + y.Count] >= bounds[q].lower && data[i, q + y.Count] <= bounds[q].upper))
                    {
                        break;
                    }
                    else if (q == x.Count - 1)
                    {
                        Tplus++;
                        if (flagOk)
                        {
                            TSplus++;
                        }
                    }
                }
            }
            if (Tplus > 0 && Splus > 0)
            {
                return(model.CalcCriteria(data.GetLength(0), Tplus, Splus, TSplus));
            }
            else
            {
                return(-1000);
            }
        }
        public DescrModel GetPlavkaBounds()
        {
            DescrModel model = new DescrModel(x, y, 0, 0);
            double     lower, upper;

            for (int i = 0; i < x.Count; i++)               //границы для Х
            {
                lower = data[0, y.Count + i];               // Convert.ToDouble(plavka.Rows[0].ItemArray[y.Count + i]);
                upper = data[0, y.Count + i];               // Convert.ToDouble(plavka.Rows[0].ItemArray[y.Count + i]);
                for (int j = 1; j < data.GetLength(0); j++) //0 вверху 2 строки
                {
                    if (data[j, y.Count + i] < lower)
                    {
                        lower = data[j, y.Count + i];
                    }
                    if (data[j, y.Count + i] > upper)
                    {
                        upper = data[j, y.Count + i];
                    }
                }
                model.xBounds.Add(new Conditions(lower, upper, xAll[x[i]].description));
            }
            for (int i = 0; i < y.Count; i++)               //границы для Y
            {
                lower = data[0, i];                         //Convert.ToDouble(plavka.Rows[0].ItemArray[i]);
                upper = data[0, i];                         // Convert.ToDouble(plavka.Rows[0].ItemArray[i]);
                for (int j = 1; j < data.GetLength(0); j++) //0 вверху 2 строки
                {
                    if (data[j, i] < lower)
                    {
                        lower = data[j, i];
                    }
                    if (data[j, i] > upper)
                    {
                        upper = data[j, i];
                    }
                }
                model.yBounds.Add(new Conditions(lower, upper, yAll[y[i]].description));
            }
            model.criteria = 0;
            return(model);
        }
示例#8
0
 public CondOptModel(RegressionModel regr, DescrModel descr, Technology tech, double _epsg, double _epsi, int _iter, double[] _xCur)
 {
     regModel   = regr;
     desModel   = descr;
     epsg       = _epsg;
     epsx       = _epsi;
     epsi       = _epsi;
     iter       = _iter;
     yModel     = new double[regModel.y.Count];
     technology = tech;
     technology.baseTechnologyID = tech.id;
     technology.id = -1;
     xDone         = _xCur;
     for (int i = 0; i < xDone.Length; i++)
     {
         if (xDone[i] == -1)
         {
             numDone = i;
             break;
         }
     }
 }
示例#9
0
        private void getBoundsBtn_Click(object sender, RoutedEventArgs e)
        {
            if (task == null)
            {
                Log.Text = "Данные не загружены";
                return;
            }

            xBoundsData.Clear();
            xDescrGrid.ItemsSource = null;
            modelDescret           = task.GetPlavkaBounds();
            foreach (Conditions c in modelDescret.xBounds)
            {
                xBoundsData.Add(new itemGrid(c.descr, c.lower, c.upper));
            }
            xDescrGrid.ItemsSource = xBoundsData;
            Log.Text = "Границы загружены";

            xOptDescrGrid.ItemsSource = null;
            xOptDescrGrid.ItemsSource = modelDescret.xBounds;

            SetModelInfoDescret();
        }
        public double StartBoundsOptimize(int numIntervals, DescrModel model, int degree, int boundsShift, double eps,
                                          System.ComponentModel.BackgroundWorker backgroundWorker)
        {
            int[] intervals = new int[numIntervals];
            for (int i = 0; i < numIntervals; i++)
            {
                intervals[i] = i;                               // берем все нулевые интервалы
            }
            int[][] vars = new int[x.Count][];
            for (int i = 0; i < x.Count; i++)
            {
                vars[i] = intervals;
            }
            var cross = new CartesianProduct <int>(vars);
            IEnumerable <int[]> intervalVars = cross.Get();

            double            maxCriteria = -1000000;
            List <Conditions> bestBounds  = new List <Conditions>();

            foreach (int[] variant in intervalVars) //выбор начального подпространства
            {
                List <Conditions> bounds = model.IntervalsBounds(numIntervals, variant);
                double            res    = OneIntervalCriteria(bounds, model);

                if (res > maxCriteria) //здесь оцениваем интервал, просто сравниваем критерий
                {
                    backgroundWorker.ReportProgress(1);
                    maxCriteria = res;
                    bestBounds.Clear();
                    for (int i = 0; i < bounds.Count; i++)
                    {
                        bestBounds.Add(new Conditions(bounds[i]));
                    }
                }
            }
            //поехали двигать границы
            backgroundWorker.ReportProgress(2);
            DescrModel modelMaxBounds      = GetPlavkaBounds();
            bool       gettingGlobalBetter = true;

            while (gettingGlobalBetter)
            {
                backgroundWorker.ReportProgress(3);
                gettingGlobalBetter = false;
                for (int i = 0; i < x.Count; i++) //для каждого параметра смотрим
                {
                    bool gettingBetter = true;    //пока изменяются границы хотя бы одного интервала - пересматриваем заново
                    while (gettingBetter)         //повторяем пока сдвиги границ дают результат
                    {
                        gettingBetter = false;    //пока изменяются границы внутри интервала - пересматриваем заново
                        //double size = bestBounds[i].upper - bestBounds[i].lower;
                        List <Conditions> newBestBounds = new List <Conditions>();

                        for (int v = 0; v < 4; v++)
                        {
                            for (int j = 0; j < degree + 1; j++)
                            {
                                List <Conditions> newBounds = new List <Conditions>();
                                foreach (Conditions c in bestBounds)
                                {
                                    newBounds.Add(new Conditions(c));
                                }
                                if (v == 0) //увеличиваем интервал верхней границы
                                {
                                    newBounds[i].upper += Math.Abs(modelMaxBounds.xBounds[i].upper - bestBounds[i].upper) / Math.Pow(boundsShift, i);
                                }
                                if (v == 1)                                                                                           //уменьшаем интервал
                                {
                                    newBounds[i].upper -= (bestBounds[i].upper - bestBounds[i].lower) / Math.Pow(boundsShift, i + 1); //уменьшаем интервал
                                }
                                if (v == 2)                                                                                           //увеличиваем интервал нижней границы
                                {
                                    newBounds[i].lower += Math.Abs(modelMaxBounds.xBounds[i].lower - bestBounds[i].lower) / Math.Pow(boundsShift, i);
                                }
                                if (v == 3) //уменьшаем интервал
                                {
                                    newBounds[i].lower -= (bestBounds[i].upper - bestBounds[i].lower) / Math.Pow(boundsShift, i + 1);
                                }
                                double res = OneIntervalCriteria(newBounds, model);
                                if (backgroundWorker.WorkerReportsProgress)
                                {
                                    backgroundWorker.ReportProgress(1);
                                }
                                if (res > maxCriteria) //здесь оцениваем интервал, просто сравниваем критерий
                                {
                                    backgroundWorker.ReportProgress(1);
                                    gettingBetter = true;
                                    if ((Math.Abs(res) - Math.Abs(maxCriteria)) > eps)
                                    {
                                        gettingGlobalBetter = true;
                                    }
                                    maxCriteria = res;
                                    newBestBounds.Clear();
                                    for (int w = 0; w < newBounds.Count; w++)
                                    {
                                        newBestBounds.Add(new Conditions(newBounds[w]));                                       //новые улучшенные границы
                                    }
                                }
                            }
                        }
                        if (gettingBetter)
                        {
                            bestBounds.Clear();
                            for (int w = 0; w < newBestBounds.Count; w++)
                            {
                                bestBounds.Add(new Conditions(newBestBounds[w]));
                            }
                        }
                    }
                }
            }
            double beforeCriteria = OneIntervalCriteria(model.xBounds, model);

            model.criteria = maxCriteria;
            model.SetBounds(bestBounds);

            return(beforeCriteria);
        }