# CREADO NDD Sept 2019
import random
import numpy as np


"""   Comentarios son Una Linea: #
O triple comilla doble: Un bloque"""

"""Si se desea una población inicial no aleatoria
cromosoma1 = [1, 0, 0, 0, 1]
cromosoma2 = [0, 1, 0, 0, 0]
cromosoma3 = [1, 1, 0, 0, 1]
cromosoma4 = [1, 1, 1, 0, 1]
poblInicial = np.array([cromosoma1, cromosoma2, cromosoma3, cromosoma4]
"""

# MEJORA: Tamaño de la Población como parametro
# random.seed(1)
# print("\n","aletorio:", random.randrange(2)) #Entero 0 o 1

# FUNCIONES PARA OPERADORES


def evalua(n, x, poblIt, utilidad):
    suma = 0
    total = 0
    for i in range(0, n):
        for j in range(0, x):
            suma += poblIt[i, j]*utilidad[j]
        fitness[i] = suma
        total += suma
        suma = 0
    return fitness, total


def imprime(n, total, fitness, poblIt):
    # Tabla de evaluación de la Población
    acumula = 0
    print("\n", 'Tabla Iteración:', "\n")
    for i in range(0, n):
        probab = fitness[i]/total
        acumula += probab
        print([i+1], " ", poblIt[i], "  ", fitness[i], " ", es_factible(poblIt[i])[1], " ",
              "{0:.3f}".format(probab), " ", "{0:.3f}".format(acumula))
        acumulado[i] = acumula
    print("Total Fitness:      ", total)
    return acumulado


def seleccion(acumulado):
    escoje = np.random.rand()
    print("escoje:      ", escoje)

    for i in range(0, n):
        if acumulado[i] > escoje:
            padre = poblIt[i]
            break
    return (padre)


def cruce(a1, p1, p2):
    if a1 < Pcruce:
        print("Mas grande", Pcruce, "que ", a1, "-> Si Cruzan")
        corte = np.random.randint(1, len(p1))
        temp1 = p1[0:corte]  # [i:j] corta desde [i a j)
        temp2 = p1[corte:len(p1)]
        print(temp1, temp2)
        temp3 = p2[0:corte]
        temp4 = p2[corte:len(p2)]
        print(temp3, temp4)
        hijo1 = list(temp1)
        hijo1.extend(list(temp4))
        hijo2 = list(temp3)
        hijo2.extend(list(temp2))

    else:
        print("Menor", Pcruce, "que ", a1, "-> NO Cruzan")
        hijo1 = p1
        hijo2 = p2

    return hijo1, hijo2


def mutacion(individuo):
    for i in range(0, len(individuo)):
        rpmuta = np.random.rand()
        if rpmuta < Pmuta:
            individuo[i] = 0 if individuo[i] else 1

    return individuo


def es_factible(individuo):
    total = 0
    for i in range(0, len(individuo)):
        total += individuo[i] * pesos[i]

    return total < peso_max, total


#### Parametros #####
x = 5  # numero de variables de decision - Elementos diferentes: x
n = 4  # numero de individuos en la poblacion - cromosomas: n
Pcruce = 0.9  # Probabilidad de Cruce
Pmuta = 0.1  # Probabilidad de Mutación


fitness = np.empty((n))
acumulado = np.empty((n))
suma = 0
total = 0

# Individuos, soluciones o cromosomas
# aleatorios (n por x) enteros entre [0 y2)
poblInicial = np.empty((n, x), dtype='int')
cont_individuos_pobl_ini = 0
# Ingresar los datos del Problema de la Mochila - Peso y Utilidad de los Elementos
pesos = [5, 7, 10, 30, 25]
utilidad = [10, 20, 15, 30, 15]
peso_max = 55


while(cont_individuos_pobl_ini < 4):
    posible_individuo = np.random.randint(0, 2, (1, x))[0]

    if es_factible(posible_individuo)[0]:
        poblInicial[cont_individuos_pobl_ini] = posible_individuo
        cont_individuos_pobl_ini += 1

# random.random((4,5)) # 4 individuos 5 genes


print("Poblacion inicial Aleatoria:", "\n", poblInicial)
print("\n", "Utilidad:", utilidad)
print("\n", "Pesos", pesos)
poblIt = poblInicial

# FIN DE LOS DATOS INICIALES


# Llama función evalua, para calcular el fitness de cada individuo
fitness, total = evalua(n, x, poblIt, utilidad)

#####print("\n","Funcion Fitness por individuos",  fitness)
#####print("\n","Suma fitness: ",  total)

# imprime la tabla de la iteracion
imprime(n, total, fitness, poblIt)

# ***************************************
# Inicia Iteraciones

for iter in range(1):
    print("\n", "Iteración ", iter+1)
    poblacion_aux = np.empty((n, x), dtype='int')
    cont_hijo = 0

    while(cont_hijo < 4):
        # for i in [0, 2]:  # Para el bloque de 2 hijos cada vez
        papa1 = seleccion(acumulado)  # Padre 1
        print("padre 1:", papa1)
        papa2 = seleccion(acumulado)  # Padre 2
        print("padre 2:", papa2)
        hijoA, hijoB = cruce(np.random.rand(), papa1, papa2)
        hijoA = mutacion(hijoA)
        hijoB = mutacion(hijoB)
        print(cont_hijo)

        if es_factible(hijoA)[0]:
            print("hijo1: ", hijoA)
            poblacion_aux[cont_hijo] = hijoA
            cont_hijo += 1

        if cont_hijo >= 4:
            break

        if es_factible(hijoB)[0]:
            print("hijo2: ", hijoB)
            poblacion_aux[cont_hijo] = hijoB
            cont_hijo += 1

    poblIt = poblacion_aux
    print("\n", "Poblacion Iteración ", iter+1, "\n", poblIt)
    fitness, total = evalua(n, x, poblIt, utilidad)
    #### print("\n","Funcion Fitness por individuos",  fitness)
    #### print("\n","Suma fitness: ",  total)

    # imprime la tabla de la iteracion
    imprime(n, total, fitness, poblIt)