API tools faq
paste
Advertisement
TunAntun

Untitled

TunAntun
Sep 22nd, 2012
136
0
Never
Add comment
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
C# 37.58 KB | None | 0 0
raw download clone embed print report
  1. CLASS CHROMOSOME
  2. ___________________________________________________________________________________________________________
  3. using System;
  4. using System.Collections.Generic;
  5. using System.Linq;
  6. using System.Text;
  7.  
  8. namespace Određivanje_Koeficijenata
  9. {
  10.     public class Kromosom:IComparable<Kromosom>
  11.     {
  12.         public List<double> Alele;
  13.         private double tempFitnes;
  14.         private double tempSelection;
  15.         private double lowerBound;
  16.         private double upperBound;
  17.         private int nrOfHits;
  18.         private int chromosomeLenght=11;
  19.  
  20.         public double TempFitnes { get { return tempFitnes; } set { tempFitnes = value; } }
  21.         public double TempSelection { get { return tempSelection; } set { tempSelection = value; } }
  22.         public double LowerBound { get { return lowerBound; } set { lowerBound = value; } }
  23.         public double UpperBound { get { return upperBound; } set { upperBound = value; } }
  24.         public int NrOfHits { get { return nrOfHits; } set { nrOfHits = value; } }
  25.         public int ChromosomeLength { get { return chromosomeLenght; } set { chromosomeLenght = value; } }
  26.  
  27.         private static double[,] rez_pokusa = new double[15, 4];
  28.         static Kromosom()
  29.         {   // Rezultati pokusa
  30.             rez_pokusa[0, 0] = 165; rez_pokusa[0, 1] = 0.3; rez_pokusa[0, 2] = 2.0; rez_pokusa[0, 3] = 0.56;
  31.             rez_pokusa[1, 0] = 180; rez_pokusa[1, 1] = 0.24; rez_pokusa[1, 2] = 2.7; rez_pokusa[1, 3] = 0.34;
  32.             rez_pokusa[2, 0] = 165; rez_pokusa[2, 1] = 0.3; rez_pokusa[2, 2] = 0.82; rez_pokusa[2, 3] = 0.42;
  33.             rez_pokusa[3, 0] = 190; rez_pokusa[3, 1] = 0.3; rez_pokusa[3, 2] = 2.0; rez_pokusa[3, 3] = 0.45;
  34.             rez_pokusa[4, 0] = 165; rez_pokusa[4, 1] = 0.4; rez_pokusa[4, 2] = 2.0; rez_pokusa[4, 3] = 1.15;
  35.             rez_pokusa[5, 0] = 165; rez_pokusa[5, 1] = 0.2; rez_pokusa[5, 2] = 2.0; rez_pokusa[5, 3] = 0.23;
  36.             rez_pokusa[6, 0] = 180; rez_pokusa[6, 1] = 0.36; rez_pokusa[6, 2] = 2.7; rez_pokusa[6, 3] = 0.88;
  37.             rez_pokusa[7, 0] = 150; rez_pokusa[7, 1] = 0.36; rez_pokusa[7, 2] = 1.3; rez_pokusa[7, 3] = 0.97;
  38.             rez_pokusa[8, 0] = 150; rez_pokusa[8, 1] = 0.24; rez_pokusa[8, 2] = 2.7; rez_pokusa[8, 3] = 0.47;
  39.             rez_pokusa[9, 0] = 140; rez_pokusa[9, 1] = 0.3; rez_pokusa[9, 2] = 2.0; rez_pokusa[9, 3] = 0.92;
  40.             rez_pokusa[10, 0] = 150; rez_pokusa[10, 1] = 0.24; rez_pokusa[10, 2] = 1.3; rez_pokusa[10, 3] = 0.39;
  41.             rez_pokusa[11, 0] = 180; rez_pokusa[11, 1] = 0.36; rez_pokusa[11, 2] = 1.3; rez_pokusa[11, 3] = 0.77;
  42.             rez_pokusa[12, 0] = 150; rez_pokusa[12, 1] = 0.36; rez_pokusa[12, 2] = 2.7; rez_pokusa[12, 3] = 1.1;
  43.             rez_pokusa[13, 0] = 165; rez_pokusa[13, 1] = 0.3; rez_pokusa[13, 2] = 3.18; rez_pokusa[13, 3] = 0.81;
  44.             rez_pokusa[14, 0] = 180; rez_pokusa[14, 1] = 0.24; rez_pokusa[14, 2] = 1.3; rez_pokusa[14, 3] = 0.28;
  45.         }
  46.  
  47.  
  48.         public Kromosom(Random rand)
  49.         {
  50.             Alele = new List<double>();
  51.             for (int i = 0; i < ChromosomeLength; i++)
  52.             {
  53.                 Alele.Add(rand.NextDouble() * 2000 - 1000);
  54.             }
  55.         }
  56.  
  57.         // Konstruktor ua inicijalnu generaciju
  58.         //public Kromosom(Random rand,int nr)
  59.         //{
  60.         //    Alele = new List<double>();
  61.         //    if
  62.         //    do{
  63.  
  64.         //    for (int i = 0; i < ChromosomeLength; i++)
  65.         //        Alele.Add(rand.NextDouble() * 2000 - 1000);
  66.  
  67.         //    }while();
  68.         //}
  69.  
  70.         public Kromosom(Kromosom kromosom)
  71.         {
  72.             this.Alele = new List<double>();
  73.             this.TempFitnes = kromosom.TempFitnes;
  74.  
  75.             for (int i = 0; i < ChromosomeLength; i++)
  76.             {
  77.                 Alele.Add(kromosom.Alele[i]);
  78.             }
  79.         }
  80.  
  81.         public Kromosom(List<double> Alele)
  82.         {
  83.             this.Alele = new List<double>();
  84.  
  85.             for (int i = 0; i < ChromosomeLength; i++)
  86.             {
  87.                 this.Alele.Add(Alele[i]);
  88.             }
  89.         }
  90.  
  91.         public int CompareTo(Kromosom kromosom)
  92.         {
  93.             return TempSelection.CompareTo(kromosom.TempSelection);
  94.         }
  95.  
  96.         public double RacunajFitnesKromosoma(List<double> Alele)
  97.         {
  98.             List<double> tempLSM = new List<double>();
  99.             double tempFitnes = 0.0;
  100.             for (int i = 0; i < rez_pokusa.GetLength(0); i++)
  101.             {
  102.                 tempLSM.Add(Alele[0] + Alele[1] * rez_pokusa[i, 0]
  103.                             + Alele[2] * rez_pokusa[i, 1] + Alele[3] * rez_pokusa[i, 2]
  104.                             + Alele[4] * Math.Pow(rez_pokusa[i, 0], 2)
  105.                             + Alele[5] * Math.Pow(rez_pokusa[i, 1], 2)
  106.                             + Alele[6] * Math.Pow(rez_pokusa[i, 2], 2)
  107.                             + Alele[7] * rez_pokusa[i, 0] * rez_pokusa[i, 1]
  108.                             + Alele[8] * rez_pokusa[i, 0] * rez_pokusa[i, 2]
  109.                             + Alele[9] * rez_pokusa[i, 1] * rez_pokusa[i, 2]
  110.                             + Alele[10] * rez_pokusa[i, 0] * rez_pokusa[i, 1] * rez_pokusa[i, 2]);
  111.             }
  112.             for (int i = 0; i < rez_pokusa.GetLength(0); i++)
  113.                 tempFitnes += Math.Pow(rez_pokusa[i, 3] - tempLSM[i], 2);
  114.  
  115.             tempFitnes /= rez_pokusa.Length;
  116.             return 1/tempFitnes;
  117.         }
  118.  
  119.     }
  120. }
  121.  
  122. CLASS GENOTIPE
  123. ___________________________________________________________________________________________________________
  124. using System;
  125. using System.Collections.Generic;
  126. using System.Linq;
  127. using System.Text;
  128.  
  129. namespace Određivanje_Koeficijenata
  130. {
  131.     public class Genotip
  132.     {
  133.         private static double[,] rez_pokusa = new double[15, 4];
  134.         static Genotip()
  135.         {   // Rezultati pokusa
  136.             rez_pokusa[0, 0] = 165; rez_pokusa[0, 1] = 0.3; rez_pokusa[0, 2] = 2.0; rez_pokusa[0, 3] = 0.56;
  137.             rez_pokusa[1, 0] = 180; rez_pokusa[1, 1] = 0.24; rez_pokusa[1, 2] = 2.7; rez_pokusa[1, 3] = 0.34;
  138.             rez_pokusa[2, 0] = 165; rez_pokusa[2, 1] = 0.3; rez_pokusa[2, 2] = 0.82; rez_pokusa[2, 3] = 0.42;
  139.             rez_pokusa[3, 0] = 190; rez_pokusa[3, 1] = 0.3; rez_pokusa[3, 2] = 2.0; rez_pokusa[3, 3] = 0.45;
  140.             rez_pokusa[4, 0] = 165; rez_pokusa[4, 1] = 0.4; rez_pokusa[4, 2] = 2.0; rez_pokusa[4, 3] = 1.15;
  141.             rez_pokusa[5, 0] = 165; rez_pokusa[5, 1] = 0.2; rez_pokusa[5, 2] = 2.0; rez_pokusa[5, 3] = 0.23;
  142.             rez_pokusa[6, 0] = 180; rez_pokusa[6, 1] = 0.36; rez_pokusa[6, 2] = 2.7; rez_pokusa[6, 3] = 0.88;
  143.             rez_pokusa[7, 0] = 150; rez_pokusa[7, 1] = 0.36; rez_pokusa[7, 2] = 1.3; rez_pokusa[7, 3] = 0.97;
  144.             rez_pokusa[8, 0] = 150; rez_pokusa[8, 1] = 0.24; rez_pokusa[8, 2] = 2.7; rez_pokusa[8, 3] = 0.47;
  145.             rez_pokusa[9, 0] = 140; rez_pokusa[9, 1] = 0.3; rez_pokusa[9, 2] = 2.0; rez_pokusa[9, 3] = 0.92;
  146.             rez_pokusa[10, 0] = 150; rez_pokusa[10, 1] = 0.24; rez_pokusa[10, 2] = 1.3; rez_pokusa[10, 3] = 0.39;
  147.             rez_pokusa[11, 0] = 180; rez_pokusa[11, 1] = 0.36; rez_pokusa[11, 2] = 1.3; rez_pokusa[11, 3] = 0.77;
  148.             rez_pokusa[12, 0] = 150; rez_pokusa[12, 1] = 0.36; rez_pokusa[12, 2] = 2.7; rez_pokusa[12, 3] = 1.1;
  149.             rez_pokusa[13, 0] = 165; rez_pokusa[13, 1] = 0.3; rez_pokusa[13, 2] = 3.18; rez_pokusa[13, 3] = 0.81;
  150.             rez_pokusa[14, 0] = 180; rez_pokusa[14, 1] = 0.24; rez_pokusa[14, 2] = 1.3; rez_pokusa[14, 3] = 0.28;
  151.         }
  152.  
  153.         public List<Kromosom> kromosom;
  154.         Random random;
  155.         private const double a = 0.7;
  156.  
  157.         public Genotip(int nrOfChro)
  158.         {
  159.             kromosom = new List<Kromosom>();
  160.             random = new Random();
  161.  
  162.             for (int i = 0; i < nrOfChro; i++)
  163.             {
  164.                 kromosom.Add(new Kromosom(random));
  165.             }
  166.         }
  167.  
  168.         // Konstruktor za 1. generaciju kromosoma
  169.  
  170.         public Genotip(int nr, string hello)
  171.         {
  172.             kromosom = new List<Kromosom>();
  173.             Kromosom jedinka; //prethodnikJedinke;
  174.             random = new Random();
  175.             //double fitnesJedinke = 0.0, fitnesPrethodnika = 0.0;
  176.             //double omjerVeći = 0.0, omjerManji = 0.0;
  177.             //List<double> listaPrethodnihFitnesa = new List<double>();
  178.  
  179.             for (int i = 0; i < nr; i++)
  180.             {
  181.                 jedinka = VratiRazlicitKromosom(kromosom);
  182.                 kromosom.Add(jedinka);
  183.             }
  184.                 //if (i == 0)
  185.                 //{
  186.                 //    kromosom.Add(new Kromosom(random));
  187.                 //}
  188.                 //else
  189.                 //{
  190.                 //    do
  191.                 //    {
  192.                 //        jedinka = new Kromosom(random);
  193.                 //        fitnesJedinke = jedinka.RacunajFitnesKromosoma(jedinka.Alele);
  194.                 //        //for (int d = 0; d < kromosom.Count; d++)
  195.                 //        //{
  196.                 //        //    listaPrethodnihFitnesa.Add (kromosom[d].TempFitnes);
  197.                 //        //}
  198.                 //        prethodnikJedinke = kromosom[i-1];
  199.                 //        fitnesPrethodnika = prethodnikJedinke.RacunajFitnesKromosoma(prethodnikJedinke.Alele);
  200.                 //        omjerVeći = fitnesJedinke > fitnesPrethodnika ? fitnesJedinke : fitnesPrethodnika;
  201.                 //        omjerManji = fitnesJedinke < fitnesPrethodnika ? fitnesJedinke : fitnesPrethodnika;
  202.                 //    }
  203.                 //    while (omjerManji / omjerVeći > 0.01);
  204.                 //    kromosom.Add(jedinka);
  205.                 //}
  206.            
  207.         }
  208.  
  209.         public void RacunajFunkcijuFitnesa(List<Kromosom> kromosom)
  210.         {
  211.             List<double> tempLSM = new List<double>();
  212.             double tempFitnes = 0;
  213.             for (int k = 0; k < kromosom.Count; k++)
  214.             {
  215.                 for (int i = 0; i < rez_pokusa.GetLength(0); i++)
  216.                 {
  217.                     tempLSM.Add(kromosom[k].Alele[0] + kromosom[k].Alele[1] * rez_pokusa[i, 0]
  218.                                 + kromosom[k].Alele[2] * rez_pokusa[i, 1] + kromosom[k].Alele[3] * rez_pokusa[i, 2]
  219.                                 + kromosom[k].Alele[4] * Math.Pow(rez_pokusa[i, 0], 2)
  220.                                 + kromosom[k].Alele[5] * Math.Pow(rez_pokusa[i, 1], 2)
  221.                                 + kromosom[k].Alele[6] * Math.Pow(rez_pokusa[i, 2], 2)
  222.                                 + kromosom[k].Alele[7] * rez_pokusa[i, 0] * rez_pokusa[i, 1]
  223.                                 + kromosom[k].Alele[8] * rez_pokusa[i, 0] * rez_pokusa[i, 2]
  224.                                 + kromosom[k].Alele[9] * rez_pokusa[i, 1] * rez_pokusa[i, 2]
  225.                                 + kromosom[k].Alele[10] * rez_pokusa[i, 0] * rez_pokusa[i, 1] * rez_pokusa[i, 2]);
  226.                 }
  227.                 for (int i = 0; i < rez_pokusa.GetLength(0); i++)
  228.                     tempFitnes += Math.Pow(rez_pokusa[i,3]-tempLSM[i],2);
  229.  
  230.                 tempFitnes /= rez_pokusa.Length;
  231.                 kromosom[k].TempFitnes = 1 / tempFitnes;
  232.                 tempLSM.Clear();
  233.                
  234.              }
  235.         }
  236.  
  237.         public void RacunajFunkcijuSelekcije(List<Kromosom> kromosom)
  238.         {
  239.             double tempFitnessAll = 0.0;
  240.             for (int k = 0; k < kromosom.Count; k++)
  241.             {
  242.                 tempFitnessAll += kromosom[k].TempFitnes;
  243.             }
  244.             for (int k = 0; k < kromosom.Count; k++)
  245.             {
  246.                 kromosom[k].TempSelection = kromosom[k].TempFitnes / tempFitnessAll;
  247.             }
  248.  
  249.             kromosom.Sort();
  250.  
  251.             for (int k = 0; k < kromosom.Count; k++)
  252.             {
  253.                 if (k == 0)
  254.                 {
  255.                     kromosom[k].LowerBound = 0.0;
  256.                     kromosom[k].UpperBound = kromosom[k].TempSelection;
  257.                     continue;
  258.                 }
  259.                 kromosom[k].LowerBound = kromosom[k - 1].UpperBound;
  260.                 kromosom[k].UpperBound = kromosom[k].LowerBound + kromosom[k].TempSelection;
  261.             }
  262.         }
  263.  
  264.         public List<Kromosom> RacunajFunkcijuRuleta(List<Kromosom> kromosom)
  265.         {
  266.             List<Kromosom> kromosomNovi = new List<Kromosom>();
  267.             Kromosom tempKromosom;
  268.  
  269.             kromosom.Sort();
  270.             double tempHit = 0.0;
  271.             for (int i = 0; i < kromosom.Count; i++)
  272.             {
  273.                 tempHit = random.NextDouble();
  274.                 tempKromosom = kromosom.Find(x=>x.LowerBound<tempHit&&x.UpperBound>=tempHit);
  275.  
  276.                 tempKromosom.NrOfHits++;
  277.             }
  278.  
  279.             int k = 0;
  280.             for (int i = 0; i < kromosom.Count; i++)
  281.             {
  282.                 for (int j = 0; j < kromosom[i].NrOfHits; j++)
  283.                 {
  284.                     kromosomNovi.Add(new Kromosom(kromosom[i]));
  285.                     kromosomNovi[k].TempFitnes = kromosom[i].TempFitnes;
  286.                     k++;  
  287.                 }
  288.             }
  289.  
  290.             return kromosomNovi;
  291.         }
  292.  
  293.         public List<Kromosom> RacunajFunkcijuRuleta(List<Kromosom> kromosom, int maxPojavljivanja)
  294.         {
  295.             List<Kromosom> noviKromosom = new List<Kromosom>();
  296.             Kromosom tempKromosom;
  297.             int nrOfSameChromosomes = Convert.ToInt32(maxPojavljivanja * 0.1);
  298.             int counterOfOldChromosomes = kromosom.Count;
  299.  
  300.             kromosom.Sort();
  301.  
  302.             double tempHit = 0.0;
  303.             while(counterOfOldChromosomes > 0)
  304.             {
  305.                 do{
  306.                     tempHit = random.NextDouble();
  307.                     tempKromosom = kromosom.Find(x => x.LowerBound < tempHit & x.UpperBound >= tempHit);
  308.                 }while(tempKromosom.NrOfHits>=nrOfSameChromosomes);
  309.  
  310.                 tempKromosom.NrOfHits++;
  311.                 noviKromosom.Add(new Kromosom(tempKromosom));
  312.                 counterOfOldChromosomes--;
  313.             }
  314.  
  315.             return noviKromosom;
  316.         }
  317.  
  318.         public List<Kromosom> ProbabilisticBinaryTournamentSelection_2(List<Kromosom> kromosom)
  319.         {
  320.             List<Kromosom> noviKromosom = new List<Kromosom>();
  321.             Kromosom pobjednikTournamenta;
  322.             double probabilityOfTournament = 0.8, međa;
  323.             Kromosom kro1, kro2;
  324.             int pozicija_kro1, pozicija_kro2;
  325.  
  326.            
  327.  
  328.             while (noviKromosom.Count != kromosom.Count)
  329.             {
  330.                 pozicija_kro1 = random.Next(kromosom.Count);
  331.                 do
  332.                 {
  333.                     pozicija_kro2 = random.Next(kromosom.Count);
  334.                 } while (pozicija_kro1 == pozicija_kro2);
  335.  
  336.                 kro1 = kromosom[pozicija_kro1];
  337.                 kro2 = kromosom[pozicija_kro2];
  338.  
  339.                 međa = random.NextDouble();
  340.  
  341.                 if (međa < probabilityOfTournament & kro1.TempFitnes < kro2.TempFitnes)
  342.                 {
  343.                     pobjednikTournamenta = kro1;
  344.                     noviKromosom.Add(kro1);
  345.                 }
  346.                 else
  347.                 {
  348.                     if (međa < probabilityOfTournament & kro1.TempFitnes > kro2.TempFitnes)
  349.                     {
  350.                         pobjednikTournamenta = kro2;
  351.                         noviKromosom.Add(kro2);
  352.                     }
  353.                     else
  354.                     {
  355.                         if (međa > probabilityOfTournament & kro1.TempFitnes < kro2.TempFitnes)
  356.                         {
  357.                             pobjednikTournamenta = kro2;
  358.                             noviKromosom.Add(kro2);
  359.                         }
  360.                         else
  361.                         {
  362.                             pobjednikTournamenta = kro1;
  363.                             noviKromosom.Add(kro1);
  364.                         }
  365.                     }
  366.                 }
  367.             }
  368.             return noviKromosom;
  369.         }
  370.  
  371.         public List<Kromosom> ProbabilisticBinaryTournamentSelection(List<Kromosom> kromosom)
  372.         {
  373.             List<Kromosom> noviKromosom = new List<Kromosom>();
  374.             Kromosom pobjednikTournamenta, veći, manji;
  375.             double probabilityOfTournament = 0.72, međa;
  376.             Kromosom kro1, kro2;
  377.             int pozicija_kro1, pozicija_kro2;
  378.  
  379.             while (noviKromosom.Count != kromosom.Count)
  380.             {
  381.                 pozicija_kro1 = random.Next(kromosom.Count);
  382.                 do{
  383.                     pozicija_kro2 = random.Next(kromosom.Count);
  384.                 }while(pozicija_kro1 == pozicija_kro2);
  385.  
  386.                 kro1 = kromosom[pozicija_kro1];
  387.                 kro2 = kromosom[pozicija_kro2];
  388.  
  389.                 međa= random.NextDouble();
  390.                 veći = kro1.TempFitnes >= kro2.TempFitnes ? kro1 : kro2;
  391.                 manji = kro1.TempFitnes < kro2.TempFitnes ? kro1 : kro2;
  392.  
  393.                 if (međa < probabilityOfTournament)
  394.                
  395.                     //pobjednikTournamenta = veći;
  396.                     noviKromosom.Add(veći);
  397.                
  398.                 else
  399.                     //pobjednikTournamenta = manji;
  400.                     noviKromosom.Add(manji);
  401.  
  402.                 //if (međa < probabilityOfTournament & kro1.TempFitnes < kro2.TempFitnes)
  403.                 //{
  404.                 //    pobjednikTournamenta = kro1;
  405.                 //    noviKromosom.Add(kro1);
  406.                 //}
  407.                 //else
  408.                 //{
  409.                 //    if (međa < probabilityOfTournament & kro1.TempFitnes > kro2.TempFitnes)
  410.                 //    {
  411.                 //        pobjednikTournamenta = kro2;
  412.                 //        noviKromosom.Add(kro2);
  413.                 //    }
  414.                 //    else
  415.                 //    {
  416.                 //        if (međa > probabilityOfTournament & kro1.TempFitnes < kro2.TempFitnes)
  417.                 //        {
  418.                 //                pobjednikTournamenta = kro2;
  419.                 //                noviKromosom.Add(kro2);
  420.                 //        }
  421.                 //        else
  422.                 //        {
  423.                 //                pobjednikTournamenta = kro1;
  424.                 //                noviKromosom.Add(kro1);
  425.                 //        }
  426.                 //    }
  427.                 //}
  428.             }
  429.             return noviKromosom;
  430.         }
  431.  
  432.         public List<Kromosom> Crossover(List<Kromosom> kromosom)
  433.         {
  434.             List<Kromosom> crossoverKromosom = new List<Kromosom>();
  435.  
  436.             int brojKromosoma= kromosom.Count;
  437.             int pozicijaZadnjegKromosoma = brojKromosoma - 1;
  438.             int pozicijaPredzadnjegKromosoma=pozicijaZadnjegKromosoma-1;
  439.             while (kromosom.Count != 0)
  440.             {
  441.                 if (brojKromosoma == kromosom.Count)
  442.                 {
  443.                     crossoverKromosom.Add(kromosom[brojKromosoma - 1]);
  444.                     kromosom.Remove(kromosom[brojKromosoma - 1]);
  445.                     pozicijaZadnjegKromosoma--;
  446.                     pozicijaPredzadnjegKromosoma--;
  447.                     continue;
  448.                 }
  449.                 if (kromosom.Count > 2)
  450.                 {
  451.                     while (kromosom[pozicijaZadnjegKromosoma].TempFitnes == kromosom[pozicijaPredzadnjegKromosoma].TempFitnes & pozicijaPredzadnjegKromosoma>0)
  452.                         pozicijaPredzadnjegKromosoma--;
  453.  
  454.                     if (pozicijaPredzadnjegKromosoma == 0)
  455.                         pozicijaPredzadnjegKromosoma = pozicijaZadnjegKromosoma - 1;
  456.                     RazmjeniGene(kromosom[pozicijaZadnjegKromosoma], kromosom[pozicijaPredzadnjegKromosoma]);
  457.                     crossoverKromosom.Add(kromosom[pozicijaZadnjegKromosoma]);
  458.                     crossoverKromosom.Add( kromosom[pozicijaPredzadnjegKromosoma]);
  459.                     kromosom.Remove(kromosom[pozicijaZadnjegKromosoma]);
  460.                     kromosom.Remove(kromosom[pozicijaPredzadnjegKromosoma]);
  461.                     pozicijaZadnjegKromosoma=kromosom.Count-1;
  462.                     pozicijaPredzadnjegKromosoma = pozicijaPredzadnjegKromosoma - 1;
  463.                     continue;
  464.                 }
  465.                 if (kromosom.Count == 2)
  466.                 {
  467.                     RazmjeniGene(kromosom[0], kromosom[1]);
  468.                     crossoverKromosom.Add(kromosom[0]);
  469.                     crossoverKromosom.Add(kromosom[1]);
  470.                     kromosom.Remove(kromosom[0]);
  471.                     kromosom.Remove(kromosom[0]);
  472.                 }
  473.             }
  474.            
  475.             return crossoverKromosom;
  476.         }
  477.  
  478.         public List<Kromosom> Crossover_2(List<Kromosom> kromosom)
  479.         {
  480.            
  481.             int parent_1,parent_2;
  482.             Kromosom otac, majka;
  483.             List<Kromosom> crossoverKromosom = new List<Kromosom>();
  484.             List<Kromosom> potomci = new List<Kromosom>();
  485.  
  486.             RazbacajListu(kromosom);
  487.  
  488.             while(kromosom.Count>0){
  489.  
  490.                 parent_1 = random.Next(kromosom.Count);
  491.                 otac = kromosom[parent_1];
  492.                 do{
  493.                     parent_2 = random.Next(kromosom.Count);
  494.                     majka = kromosom[parent_2];
  495.                 }while(parent_2==parent_1);
  496.  
  497.                 potomci = Razmnozi(otac,majka);
  498.                 crossoverKromosom.Add(potomci[0]);
  499.                 crossoverKromosom.Add(potomci[1]);
  500.  
  501.                 kromosom.Remove(otac);
  502.                 kromosom.Remove(majka);
  503.             }
  504.  
  505.             return crossoverKromosom;
  506.         }
  507.  
  508.         private List<Kromosom> Razmnozi(Kromosom otac, Kromosom majka)
  509.         {
  510.             int crossOverChance = random.Next(11);
  511.             List<Kromosom> potomci = new List<Kromosom>();
  512.             Kromosom sin = new Kromosom(otac.Alele);
  513.             Kromosom kćer = new Kromosom(majka.Alele);
  514.  
  515.             bool[] maska = new bool[otac.Alele.Count];
  516.             for (int i = 0; i < otac.Alele.Count; i++)
  517.             {
  518.                 maska[i] = Convert.ToBoolean(random.Next(2));
  519.             }
  520.  
  521.             if (crossOverChance < 8)
  522.             {
  523.                 for (int i = 0; i < sin.Alele.Count; i++)
  524.                 {
  525.                     if (maska[i] == true)
  526.                         sin.Alele[i] = otac.Alele[i];
  527.                     else
  528.                         sin.Alele[i] = majka.Alele[i];
  529.                 }
  530.  
  531.                 for (int i = 0; i < otac.Alele.Count; i++)
  532.                 {
  533.                     maska[i] = Convert.ToBoolean(random.Next(2));
  534.                 }
  535.  
  536.                 //Kromosom temp = otac;
  537.                 //otac = majka;
  538.                 //majka = temp;
  539.  
  540.                 for (int i = 0; i < kćer.Alele.Count; i++)
  541.                 {
  542.                     if (maska[i] == true)
  543.                         kćer.Alele[i] = otac.Alele[i];
  544.                     else
  545.                         kćer.Alele[i] = majka.Alele[i];
  546.                 }
  547.             }
  548.  
  549.             potomci.Add(sin);
  550.             potomci.Add(kćer);
  551.             return potomci;
  552.         }
  553.  
  554.         private Kromosom Razmnozi_2(Kromosom otac, Kromosom majka)
  555.         {
  556.             int crossOverChance = random.Next(11);
  557.             Kromosom potomak = new Kromosom(otac.Alele);
  558.  
  559.             if (crossOverChance < 8)
  560.             {
  561.                 for (int i = 0; i < otac.Alele.Count; i++)
  562.                 {
  563.                     potomak.Alele[i] = (otac.Alele[i] + majka.Alele[i]) / 2;
  564.                 }
  565.             }
  566.             else
  567.                 potomak = Convert.ToBoolean( random.Next(2)) ? otac : majka;
  568.  
  569.             return potomak;
  570.  
  571.         }
  572.  
  573.         private void RazmjeniGene(Kromosom prvi, Kromosom drugi)
  574.         {
  575.            
  576.  
  577.             //////List<double> parent1 = new List<double>();
  578.             //////List<double> parent2 = new List<double>();
  579.             //////double[] djete1 = new double[11];
  580.             //////double[] djete2 = new double[11];
  581.  
  582.             //////if (random.Next(11) < 5)
  583.             //////{
  584.             //////    parent1 = prvi.Alele;
  585.             //////    parent2 = drugi.Alele;
  586.             //////    for (int i = 0; i < parent1.Count; i++)
  587.             //////    {
  588.             //////        djete1[i] = a * parent1[i] + (1 - a) * parent2[i];
  589.             //////        djete2[i] = (1 - a) * parent1[i] + a * parent2[i];
  590.             //////    }
  591.  
  592.             //////    List<double> offspring1 = djete1.OfType<double>().ToList();
  593.             //////    List<double> offspring2 = djete2.OfType<double>().ToList();
  594.  
  595.             //////    prvi.Alele = offspring1;
  596.             //////    drugi.Alele = offspring2;
  597.                 //    List<double> offspring1 = djete1.OfType<double>().ToList();
  598.                 //    List<double> offspring2 = djete2.OfType<double>().ToList();
  599.  
  600.                 //    kromosomiCrossover.Add(new Kromosom(offspring1));
  601.                 //    kromosomiCrossover.Add(new Kromosom(offspring2));
  602.  
  603.                 //    //kromosomiCrossover.Add(new Kromosom(offspring1));
  604.                 //    //kromosomiCrossover.Add(new Kromosom(offspring2));
  605.  
  606.             int crossOverChance = random.Next(11);
  607.            
  608.             if(crossOverChance<8){
  609.                 for (int i = 0; i < prvi.Alele.Count; i++)
  610.                 {
  611.                     int flipCoin=random.Next(2);
  612.                     if (flipCoin == 0)
  613.                         prvi.Alele[i] = drugi.Alele[i];
  614.                     if(flipCoin==1)
  615.                         drugi.Alele[i]=prvi.Alele[i];
  616.                 }
  617.             }
  618.             //////////////////////////int mjestoCrosssovera = random.Next(11);
  619.             //////////////////////////if (mjestoCrosssovera <= 7)
  620.             //////////////////////////{
  621.             //////////////////////////    for (int j = 0; j < mjestoCrosssovera; j++)
  622.             //////////////////////////    {
  623.  
  624.  
  625.  
  626.             //////////////////////////        //prvi.Alele[j] = drugi.Alele[j];
  627.  
  628.             //////////////////////////        //if (mjestoCrosssovera > 0)
  629.             //////////////////////////        //{
  630.             //////////////////////////        //    for (int i = mjestoCrosssovera; i < prvi.Alele.Count; i++)
  631.             //////////////////////////        //        drugi.Alele[i] = prvi.Alele[i];
  632.             //////////////////////////        //}
  633.             //////////////////////////    }
  634.             //////////////////////////}
  635.         }
  636.  
  637.         public void Mutation(List<Kromosom> kromosom, int korak)
  638.         {
  639.             double tempMutation = 0.0;
  640.             double f = 0.0;
  641.             int tempRandLocation;
  642.  
  643.             for (int i = 0; i < kromosom.Count; i++)
  644.             {
  645.                 tempMutation = random.NextDouble();
  646.                 if (korak < 10)
  647.                 {
  648.                     if (tempMutation < 0.3)
  649.                     {
  650.                         tempRandLocation = random.Next(11);
  651.                         f = random.NextDouble() * 2000 - 1000;
  652.                         kromosom[i].Alele[tempRandLocation] = f;
  653.                        
  654.                     }
  655.                 }
  656.                 else
  657.                 {
  658.                     if (tempMutation < 0.05)
  659.                     {
  660.                         for (int l  = 0; l < kromosom[i].Alele.Count; l++)
  661.                         {
  662.                             //tempRandLocation = random.Next(11);
  663.                             f = random.NextDouble() * 2000 - 1000;
  664.                             kromosom[i].Alele[l] = f;
  665.                         }
  666.                     }
  667.                 }
  668.  
  669.                 //if (korak < 5)
  670.                 //{
  671.                 //    if (tempMutation <= 0.3)
  672.                 //    {
  673.                 //        int tempRandLocation = random.Next(11);
  674.                 //        kromosom[i].Alele[tempRandLocation] -= kromosom[i].Alele[tempRandLocation] * 0.5;
  675.                 //    }
  676.                 //}
  677.                 //else
  678.                 //{
  679.                 //    if (tempMutation <= 0.1)
  680.                 //    {
  681.                 //        int tempRandLocation = random.Next(11);
  682.                 //        kromosom[i].Alele[tempRandLocation] -= kromosom[i].Alele[tempRandLocation] * 0.3;
  683.                 //    }
  684.                 //}
  685.             }
  686.         }
  687.  
  688.         public double RacunajRazlikuFitnesaGeneracija(List<Kromosom> prvaGeneracija, List<Kromosom> drugaGeneracija)
  689.         {
  690.             double tempPrvaGeneracija = 0;
  691.             foreach (var kromosom in prvaGeneracija)
  692.                 tempPrvaGeneracija += kromosom.TempFitnes;
  693.             tempPrvaGeneracija /= prvaGeneracija.Count;
  694.            
  695.             double tempDrugaGeneracija = 0;
  696.             foreach (var kromosom in drugaGeneracija)
  697.                 tempDrugaGeneracija += kromosom.TempFitnes;
  698.             tempDrugaGeneracija /= drugaGeneracija.Count;
  699.  
  700.             double t=Math.Abs (tempDrugaGeneracija - tempPrvaGeneracija);
  701.             double m = 1 / t;
  702.             return m;
  703.         }
  704.  
  705.         public bool StoppageCriterion(Kromosom najboljiKromosom, List<Kromosom> njegoviSuborci)
  706.         {
  707.             int konvergirani = 0; //nekonvergirani=0;
  708.             foreach (var kromosom in njegoviSuborci)
  709.             {
  710.                 if (kromosom.TempFitnes >= najboljiKromosom.TempFitnes*0.99)
  711.                     konvergirani++;
  712.                 //if (kromosom.TempFitnes < najboljiKromosom.TempFitnes * 0.99)
  713.                 //    nekonvergirani++;
  714.             }
  715.  
  716.             double omjer = Convert.ToDouble( konvergirani) / Convert.ToDouble( njegoviSuborci.Count);
  717.             if (omjer >= 0.95)
  718.                 return true;
  719.             else
  720.                 return false;
  721.         }
  722.  
  723.         public void RazbacajListu(List<Kromosom> kromosom)
  724.         {
  725.             int n = kromosom.Count;
  726.            
  727.             while (n > 1)
  728.             {
  729.                 int k = (random.Next(0, n) % n);
  730.                 n--;
  731.                 Kromosom value = kromosom[k];
  732.                 kromosom[k] = kromosom[n];
  733.                 kromosom[n] = value;
  734.             }
  735.         }
  736.  
  737.         public double RacunajVarijancu(List<Kromosom> kromosom)
  738.         {
  739.             double meanOfThePopulation = 0.0;
  740.             for (int i = 0; i <kromosom.Count ; i++)
  741.             {
  742.                 meanOfThePopulation += kromosom[i].TempFitnes;
  743.             }
  744.             meanOfThePopulation /= kromosom.Count;
  745.  
  746.             double zbrojKvadrataRazlika = 0.0;
  747.             for (int i = 0; i < kromosom.Count; i++)
  748.             {
  749.                 zbrojKvadrataRazlika += Math.Pow((kromosom[i].TempFitnes-meanOfThePopulation),2);
  750.             }
  751.  
  752.             double varijance = zbrojKvadrataRazlika / kromosom.Count;
  753.             return varijance;
  754.         }
  755.  
  756.         private Kromosom VratiRazlicitKromosom(List<Kromosom> kromosom)
  757.         {
  758.             Kromosom novaJedinka;
  759.  
  760.             do
  761.             {
  762.                 novaJedinka = new Kromosom(random);
  763.                
  764.             }while(CheckSimilarFitnes(kromosom,novaJedinka)==true);
  765.  
  766.             return novaJedinka;
  767.         }
  768.  
  769.         private bool CheckSimilarFitnes(List<Kromosom> kromosom, Kromosom zaIspitat)
  770.         {
  771.             Boolean flag=false;
  772.             double fitIzListe, fitIzJedinke;
  773.             double fitVeći,fitManji;
  774.             int counter = 0;
  775.  
  776.             foreach (var jedinka in kromosom)
  777.             {  
  778.                 fitIzListe = jedinka.RacunajFitnesKromosoma(jedinka.Alele);
  779.                 fitIzJedinke = zaIspitat.RacunajFitnesKromosoma(zaIspitat.Alele);
  780.                 fitVeći = fitIzListe >= fitIzJedinke ? fitIzListe : fitIzJedinke;
  781.                 fitManji = fitIzListe < fitIzJedinke ? fitIzListe : fitIzJedinke;
  782.  
  783.                 if ((fitVeći / fitManji) < 1.5)
  784.                     counter++;
  785.             }
  786.  
  787.             if (counter <= 2)
  788.                 return false;
  789.             else return true;
  790.            
  791.         }
  792.  
  793.         public bool ProvjeriKonvergenciju(List<Kromosom> kromosom, Kromosom najbolji)
  794.         {
  795.             double avgFitnesSvih = 0.0;
  796.             foreach (var jedinka in kromosom)
  797.             {
  798.                 avgFitnesSvih += jedinka.TempFitnes;
  799.             }
  800.             avgFitnesSvih /= kromosom.Count;
  801.  
  802.             if (avgFitnesSvih > najbolji.TempFitnes * 0.95)
  803.                 return true;
  804.             else
  805.                 return false;
  806.         }
  807.     }
  808. }
  809. CLASS FORM1 (WIN FORMS)
  810. ___________________________________________________________________________________________________________
  811. using System;
  812. using System.IO;
  813. using System.Collections.Generic;
  814. using System.ComponentModel;
  815. using System.Data;
  816. using System.Drawing;
  817. using System.Linq;
  818. using System.Text;
  819. using System.Windows.Forms;
  820.  
  821. namespace Određivanje_Koeficijenata
  822. {
  823.     public partial class Form1 : Form
  824.     {
  825.         List<Kromosom> ruletKromosom, crossoverKromos, prethodnaGeneracijaKromosom;
  826.         Kromosom najboljiKromosomUGeneraciji, najboljiKromosomUPrethodnojGeneraciji;
  827.         Genotip genotip;
  828.         public Form1()
  829.         {
  830.             InitializeComponent();
  831.             //ruletKromosom = new List<Kromosom>();
  832.  
  833.         }
  834.  
  835.         private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
  836.         {
  837.             genotip = new Genotip((int)numericUpDown_nrOfChrmosomes.Value,"Ave maria");
  838.             genotip.RacunajFunkcijuFitnesa(genotip.kromosom);
  839.             double varijancaInicijalna = genotip.RacunajVarijancu(genotip.kromosom);
  840.  
  841.             int k = 0;
  842.             for (int i = 0; i < genotip.kromosom.Count; i++)
  843.             {
  844.                 k = i + 1;
  845.                 chart_initalPopulation.Series[0].Points.AddXY(k,genotip.kromosom[i].TempFitnes);
  846.             }
  847.  
  848.             double tempMax = 0;
  849.             foreach (var kromosom in genotip.kromosom)
  850.             {
  851.                 if (kromosom.TempFitnes > tempMax)
  852.                 {
  853.                     tempMax = kromosom.TempFitnes;
  854.                     najboljiKromosomUPrethodnojGeneraciji = kromosom;
  855.                 }
  856.             }
  857.          
  858.             int korak=0;
  859.             double tempMaxFitnes=0.0;
  860.             double varijancePrethodneGene = 0.0, varijance = 0.0;
  861.             TextWriter tw_0 = new StreamWriter("varijance.txt");
  862.             tw_0.Write("Varijanca prve generacije: ");
  863.             tw_0.WriteLine(varijancaInicijalna);
  864.             string varijanca = "";
  865.  
  866.             do
  867.             {
  868.                 if(korak!=0)
  869.                 //najboljiKromosomUPrethodnojGeneraciji = najboljiKromosomUGeneraciji;
  870.                 varijancePrethodneGene = genotip.RacunajVarijancu(genotip.kromosom);
  871.                 genotip.RacunajFunkcijuSelekcije(genotip.kromosom);
  872.                 //prethodnaGeneracijaKromosom = genotip.kromosom;
  873.                 ruletKromosom = genotip.ProbabilisticBinaryTournamentSelection(genotip.kromosom);
  874.                 //ruletKromosom = genotip.RacunajFunkcijuRuleta(genotip.kromosom,(int)numericUpDown_nrOfChrmosomes.Value);
  875.                 //ruletKromosom.Sort();
  876.                 //crossoverKromos = genotip.Crossover(ruletKromosom);
  877.                 crossoverKromos = genotip.Crossover_2(ruletKromosom);
  878.                 genotip.Mutation(crossoverKromos,korak);
  879.                 genotip.RacunajFunkcijuFitnesa(crossoverKromos);
  880.  
  881.                
  882.                 varijance= genotip.RacunajVarijancu(crossoverKromos);
  883.                 varijanca += varijance + "\n\r";
  884.                
  885.  
  886.                 //crossoverKromos.Sort();
  887.                
  888.                 //if(crossoverKromos[crossoverKromos.Count-1].TempFitnes>najboljiKromosomUGeneraciji.TempFitnes)
  889.                 //najboljiKromosomUGeneraciji = crossoverKromos[crossoverKromos.Count - 1];
  890.                
  891.                 foreach (var kromosom in crossoverKromos)
  892.                 {
  893.                     if (kromosom.TempFitnes > tempMaxFitnes)
  894.                     {
  895.                        
  896.                         tempMaxFitnes = kromosom.TempFitnes;
  897.                         najboljiKromosomUGeneraciji = kromosom;
  898.                     }
  899.                 }
  900.  
  901.                 //List<Kromosom> tempListaKromosoma = new List<Kromosom>(genotip.kromosom);
  902.                 genotip.kromosom = crossoverKromos;
  903.                 korak++;
  904.  
  905.                 } while (genotip.ProvjeriKonvergenciju(genotip.kromosom,najboljiKromosomUGeneraciji)==false);
  906.  
  907.             tw_0.Write("Varijanca zadnje generacije: ");
  908.             tw_0.WriteLine(varijanca);
  909.             tw_0.Close();
  910.  
  911.             int p = 0;
  912.             for (int i = 0; i < genotip.kromosom.Count; i++)
  913.             {
  914.                 p = i + 1;
  915.                 chart_lastPopulation.Series[0].Points.AddXY(p, genotip.kromosom[i].TempFitnes);
  916.             }
  917.  
  918.             TextWriter tw = new StreamWriter("beta.txt");
  919.             for (int i = 0; i < najboljiKromosomUGeneraciji.Alele.Count; i++)
  920.  
  921.             {
  922.                 tw.Write(najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[i] + " ");
  923.             }
  924.  
  925.             tw.Close();
  926.             //najboljiKromosomUGeneraciji.TempFitnes!=najboljiKromosomUPrethodnojGeneraciji.TempFitnes
  927.             MessageBox.Show("Rjesenje nadjeno", "BINGO");
  928.            
  929.             MessageBox.Show("Pronadjeni su koeficijenti\n b0:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[0]+
  930.                             "\n b1:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[1]+
  931.                             "\n b2:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[2]+
  932.                             "\n b3:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[3]+
  933.                             "\n b4:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[4]+
  934.                             "\n b5:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[5]+
  935.                             "\n b6:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[6]+
  936.                             "\n b7:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[7]+
  937.                             "\n b8:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[8]+
  938.                             "\n b9:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[9]+
  939.                             "\n b10:"+najboljiKromosomUGeneraciji.Alele[10]);
  940.             }
  941.     }
  942. }
Advertisement
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Advertisement
Public Pastes
Advertisement
We use cookies for various purposes including analytics. By continuing to use Pastebin, you agree to our use of cookies as described in the Cookies Policy.  OK, I Understand
Not a member of Pastebin yet?
Sign Up, it unlocks many cool features!