internal void Mutar(Cromosoma cromosoma, int valorMax, Random random)
{
bool success = false;
for (int i = 0; i < cromosoma.Genes.Count; i++)
{
if (GetFitnessGen(cromosoma, cromosoma.Genes[i]) > 0)
{
while (!success)
{
int gen = random.Next(0, valorMax);
if (!cromosoma.Genes.Contains(gen))
{
if (GetFitnessGen(cromosoma, gen).Equals(0))
{
cromosoma.Genes[i] = gen;
success = true;
}
}
}
}
if (success)
{
break;
}
}
}
public int GetFitnessGen(Cromosoma cromosoma, int gen)
{
int colisiones = 0;
for (int j = 1; j < cromosoma.Genes.Count - gen; j++)
{
int aux = gen + j;
if (aux < cromosoma.Genes.Count)
{
if (cromosoma.Genes[gen].Equals(cromosoma.Genes[gen + j] + j))
{
cromosoma.Colisiones++;
}
if (cromosoma.Genes[gen].Equals(cromosoma.Genes[gen + j] - j))
{
cromosoma.Colisiones++;
}
}
aux = gen - j;
if (aux > 0)
{
if (cromosoma.Genes[gen].Equals(cromosoma.Genes[gen - j] - j))
{
cromosoma.Colisiones++;
}
if (cromosoma.Genes[gen].Equals(cromosoma.Genes[gen - j] + j))
{
cromosoma.Colisiones++;
}
}
}
return(colisiones);
}
/// <summary>
/// Genera población inicial
/// </summary>
/// <param name="poblacion">número de individuos a generar</param>
/// <returns></returns>
private List <Cromosoma> GeneraPoblacion(int poblacion, int longitud, Random random)
{
List <Cromosoma> lstIndividuos = new List <Cromosoma>();
for (int i = 0; i < poblacion; i++)
{
Cromosoma cromosoma = new Cromosoma();
cromosoma.Numero = i;
cromosoma.Genes = GeneraGenesCromosoma(longitud, random);
lstIndividuos.Add(cromosoma);
}
return(lstIndividuos);
}
/// <summary>
/// Obtiene el fitness de un sólo individuo
/// </summary>
/// <param name="cromosoma">cromosoma a analizar</param>
/// <param name="lstTablero">tablero actual</param>
/// <returns></returns>
public int ObtenerFitnessCromosoma(Cromosoma cromosoma)
{
this.fitnessPoblacion = 0;
cromosoma.Colisiones = 0;
for (int i = 0; i < cromosoma.Genes.Count; i++)
{
for (int j = 1; j < cromosoma.Genes.Count - i; j++)
{
int aux = i + j;
if (aux < cromosoma.Genes.Count)
{
if (cromosoma.Genes[i].Equals(cromosoma.Genes[i + j] + j))
{
cromosoma.Colisiones++;
}
if (cromosoma.Genes[i].Equals(cromosoma.Genes[i + j] - j))
{
cromosoma.Colisiones++;
}
}
aux = i - j;
if (aux > 0)
{
if (cromosoma.Genes[i].Equals(cromosoma.Genes[i - j] - j))
{
cromosoma.Colisiones++;
}
if (cromosoma.Genes[i].Equals(cromosoma.Genes[i - j] + j))
{
cromosoma.Colisiones++;
}
}
}
}
double peorCaso = cromosoma.Genes.Count * (cromosoma.Genes.Count - 1);
double penalizacion = cromosoma.Colisiones / peorCaso;
cromosoma.Fitness = 1 - penalizacion;
return(cromosoma.Colisiones);
}
/// <summary>
/// Aplica crossover de dos individuos
/// </summary>
/// <param name="cromosoma1">primer hijo.</param>
/// <param name="cromosoma2">segundo hijo.</param>
/// <returns>retorna una lista de los nuevos hijos generados.</returns>
public List <Cromosoma> CrossOver(Cromosoma cromosoma1, Cromosoma cromosoma2, Random random)
{
List <Cromosoma> lstCromosomas = new List <Cromosoma>();
Cromosoma hijo1 = new Cromosoma();
Cromosoma hijo2 = new Cromosoma();
int interseccion = (cromosoma1.Genes.Count - 1) / 2;
for (int i = 0; i < cromosoma1.Genes.Count; i++)
{
bool success = false;
if (i <= interseccion)
{
hijo1.Genes.Add(cromosoma1.Genes[i]);
}
else
{
if (!hijo1.Genes.Contains(cromosoma2.Genes[i]))
{
hijo1.Genes.Add(cromosoma2.Genes[i]);
}
else
{
while (!success)
{
int gen = random.Next(0, cromosoma1.Genes.Count - 1);
if (success = !hijo1.Genes.Contains(gen))
{
hijo1.Genes.Add(gen);
}
else
{
gen = gen + 1;
if (success = (gen <= cromosoma1.Genes.Count - 1 && !hijo1.Genes.Contains(gen)))
{
hijo1.Genes.Add(gen);
}
else
{
gen = gen - 2;
if (success = (gen >= 0 && !hijo1.Genes.Contains(gen)))
{
hijo1.Genes.Add(gen);
}
}
}
}
}
}
}
for (int i = hijo1.Genes.Count; i > 0; i--)
{
hijo2.Genes.Add(hijo1.Genes[i - 1]);
}
lstCromosomas.Add(hijo1);
lstCromosomas.Add(hijo2);
return(lstCromosomas);
}