import pygmo as pg
from itertools import combinations

def juego(partido,decision,puntos):
    if decision == 0: #gana local
        puntos[str(partido[0])] += resultados['victoria']
    if decision == 1: #gana visitante
        puntos[str(partido[1])] += resultados['victoria']
    if decision == 2:
        puntos[str(partido[0])] += resultados['empate']
        puntos[str(partido[1])] += resultados['empate']

def comprobador(puntos,posicion):
    ordenado = sorted(puntos,key=puntos.get)
    clasificacion = list(reversed(ordenado))
    return puntos[clasificacion[posicion-1]]

def resetear_puntos():
    puntos = {'a':0,'b':0,'c':0,'d':0,'e':0,'f':0,'g':0,'h':0,'i':0,'j':0,'k':0,'l':0,'m':0,'n':0,'o':0,'p':0,'q':0,'r':0,'s':0,'t':0}
    return puntos

puntos = {'a':0,'b':0,'c':0,'d':0,'e':0,'f':0,'g':0,'h':0,'i':0,'j':0,'k':0,'l':0,'m':0,'n':0,'o':0,'p':0,'q':0,'r':0,'s':0,'t':0}

resultados = {'victoria':3, 'empate':1}

partidos_ida = list(combinations(puntos,2))
partidos_vuelta = []
for partido in partidos_ida:
    partidos_vuelta.append(list(reversed(partido)))

total_partidos = partidos_ida+partidos_vuelta

def objetivo(partidos_jugar,x):
    puntos = resetear_puntos()
    for i in range(len(partidos_jugar)):
        juego(partidos_jugar[i],x[i],puntos)
    puesto = comprobador(puntos,18)
    return puesto

#x is a N-dimensional array (N being number of games) with 0,1,2 as possible dim values

#objetivo is a function that takes all games, points, and x, and returns the value of the 18th team in the table,

def run():

    if __name__ == "__main__":

        class PROBLEMA_MV():

            def fitness(self, x):
                puntos_18 = objetivo(partidos_ida,x)
                return [-puntos_18]

            def get_bounds(self):
                return([0]*190,[2]*190)

            def get_nix(self):
                return 190

        prob = pg.problem(PROBLEMA_MV())

        algo = pg.algorithm(pg.sga(gen=2000,mutation='uniform',crossover='exponential',cr=0.9,m=0.5))
        #algo = algo = pg.algorithm(pg.gaco(1000, 190, 1.0, 1e9, 0.0, 1, 7, 100000, 100000, 0.0, False, 23))
        algo.set_verbosity(1)

        pop = pg.population(prob,2000)
        pop = algo.evolve(pop)

        print(pop.champion_f * 2)
        print(pop.champion_x)

run()