PSO / A

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Windows.Forms;
using System.Windows.Forms.DataVisualization.Charting;

namespace PSO
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Random rand = new Random(10);

        private int n = 4;
        private double rInteracji = 0.2;
        private double rGlob = 0.3;
        private double rLok = 0.3;
        private int xMin = 0;
        private int xMax = 100;
        public int xGlob = -1;

        public List<List<double>> populacja = new List<List<double>>();
        public List<List<double>> optimaLokalne = new List<List<double>>();
        public List<List<double>> predkosci = new List<List<double>>();

        public Form1()
        {
            InitializeComponent();

            chart1.Series.Clear();
            chart1.ChartAreas.Clear();
            ChartArea area = new ChartArea();
            chart1.ChartAreas.Add(area);
            chart1.ChartAreas[0].Position.Width = 100;
            chart1.ChartAreas[0].Position.Height = 100;
            chart1.ChartAreas[0].AxisX.Maximum = 100;
            chart1.ChartAreas[0].AxisX.Minimum = 0;
            chart1.ChartAreas[0].AxisY.Maximum = 100;
            chart1.ChartAreas[0].AxisY.Minimum = 0;
            chart1.ChartAreas[0].AxisX.Interval = 10;
            chart1.ChartAreas[0].AxisY.Interval = 10;

            losujPopulacje();
        }

        //! Wykonanie jednego kroku iteracji
        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            var interakcja = Convert.ToInt32(textBox1.Text);
            interakcja++;
            textBox1.Text = interakcja.ToString();

            List<double> ocenyOsobnikow = new List<double>();
            double najlepszyWynik = Int32.MinValue;

            for (int j = 0; j < populacja.Count; j++)
            {
                var osobnik = populacja[j];
                ocenyOsobnikow.Add(obliczWartoscFunkcjiF(osobnik[0], osobnik[1]));
                if (najlepszyWynik < ocenyOsobnikow[j])
                {
                    xGlob = j;
                    najlepszyWynik = ocenyOsobnikow[j];
                }
            }

            for (int j = 0; j < populacja.Count; j++)
            {
                var ocenaLokalna = obliczWartoscFunkcjiF(optimaLokalne[j][0], optimaLokalne[j][1]);
                var ocena = ocenyOsobnikow[j];
                if (ocenaLokalna < ocena)
                {
                    var osobnik = populacja[j];
                    for (int i = 0; i < osobnik.Count; i++)
                    {
                        optimaLokalne[j][i] = osobnik[i];
                    }

                }
            }

            for (int j = 0; j < populacja.Count; j++)
            {
                double rndGlob = rand.NextDouble();
                double rndLok = rand.NextDouble();

                var osobnik = populacja[j];
                for (int i = 0; i < osobnik.Count; i++)
                {
                    var nowaPredkosc = obliczNowaPredkosc(predkosci[j][i], xGlob, osobnik[i], rndGlob, optimaLokalne[j][i], rndLok);
                    predkosci[j][i] = nowaPredkosc;
                    populacja[j][i] = populacja[j][i] + nowaPredkosc;
                }
            }


            chart1.Series.Clear();

            Series seria = new Series();
            seria.ChartType = SeriesChartType.Point;
            for (int i = 0; i < n; i++)
            {
                seria.Points.AddXY(populacja[i][0], populacja[i][1]);
            }

            Series seria2 = new Series();
            seria2.ChartType = SeriesChartType.Point;
            seria2.Color = Color.Red;
            seria2.Points.AddXY(populacja[xGlob][0], populacja[xGlob][1]);


            chart1.Series.Add(seria);
            chart1.Series.Add(seria2);
        }

        private void losujPopulacje()
        {
            chart1.Series.Clear();
            Series seria = new Series();
            seria.ChartType = SeriesChartType.Point;

            for (int i = 0; i < n; i++)
            {
                int x1 = rand.Next(xMin, xMax + 1);
                int x2 = rand.Next(xMin, xMax + 1);

                populacja.Add(new List<double>() { x1, x2 });
                optimaLokalne.Add(new List<double>() { x1, x2 });

                predkosci.Add(new List<double>() { 0, 0 });

                seria.Points.AddXY(x1, x2);
            }

            chart1.Series.Add(seria);
        }

        private double obliczWartoscFunkcjiF(double x1, double x2)
        {
            return Math.Sin(x1 * 0.05) + Math.Sin(x2 * 0.05) + (0.4 * Math.Sin(x1 * 0.15) * Math.Sin(x2 * 0.15));
        }

        private double obliczNowaPredkosc(double v, double xGlob, double x, double rndGlob, double xLok, double rndLok)
        {
            return v * rInteracji + (xGlob - x) * rGlob * rndGlob + (xLok - x) * rLok * rndLok;
        }
    }

}