def HillClimbing(t, vt, tempo_limite):
tempo = time()
estado = [0] * len(vt)
while True:
vizinhos = VizinhosPositivos(estado)
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
vizinhos = list(filter(lambda e: EhValido(e, t, vt), vizinhos))
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
if len(vizinhos) <= 0:
break
estado = max(vizinhos, key=lambda e: Valor(e, vt))
tempo = time() - tempo
return estado, Valor(estado, vt), Tamanho(estado, vt), tempo
def DeepestDescent(t, vt, inicio, tempo, tempo_limite):
estado = inicio
while True:
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
vizinhos = VizinhosPositivos(estado)
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
vizinhos = list(filter(lambda e: EhValido(e, t, vt), vizinhos))
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
continuar = False
for vizinho in vizinhos:
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
if Valor(vizinho, vt) > Valor(estado, vt):
estado = vizinho
continuar = True
if not continuar:
break
return estado, Valor(estado, vt), Tamanho(estado, vt)
def BeamSearch(t, vt, tempo_limite, m):
tempo = time()
estado = [0] * len(vt)
fila = Queue()
fila.put(estado)
while True:
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
expandidos = []
for _ in range(fila.qsize()):
vizinhos = VizinhosPositivos(fila.get())
vizinhos = list(filter(lambda e: EhValido(e, t, vt), vizinhos))
expandidos.extend(vizinhos)
if len(expandidos) <= 0:
break
expandidos.sort(key=lambda e: Valor(e, vt), reverse=True)
melhores = expandidos[:m]
[fila.put(e) for e in melhores]
estado = melhores[0]
tempo = time() - tempo
return estado, Valor(estado, vt), Tamanho(estado, vt), tempo
def SimulatedAnnealing(t, vt, tempo_limite, iteracoes, temperatura, alpha):
tempo = time()
estado = [0] * len(vt)
aux = [0] * len(vt)
while temperatura > 0.1:
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
for _ in range(iteracoes):
vizinho = VizinhoAleatorio(aux)
if not EhValido(vizinho, t, vt):
continue
if Valor(vizinho, vt) > Valor(aux, vt):
aux = vizinho
if Valor(aux, vt) > Valor(estado, vt):
estado = aux
elif AceitaPior(Valor(vizinho, vt), Valor(aux, vt), temperatura):
aux = vizinho
temperatura *= alpha
tempo = time() - tempo
return estado, Valor(estado, vt), Tamanho(estado, vt), tempo
def Genetic(t, vt, tempo_limite, iteracoes, tamanho_populacao, taxa_crossover,
taxa_mutacao):
tempo = time()
estado, valor, tamanho = [0] * len(vt), 0, 0
populacao = [
EstadoAleatorio(t, vt, tempo, tempo_limite)
for _ in range(tamanho_populacao)
]
for _ in range(iteracoes):
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
populacao.sort(key=lambda e: Valor(e, vt), reverse=True)
gs = populacao.pop(0)
if Valor(gs, vt) > Valor(estado, vt):
estado = gs
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
futuro = [gs]
evoluidos = Evolve(populacao, t, vt, tamanho_populacao, taxa_crossover,
taxa_mutacao, tempo, tempo_limite)
futuro.extend(evoluidos)
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
estrangeiros = [
EstadoAleatorio(t, vt, tempo, tempo_limite)
for _ in range(tamanho_populacao - len(futuro))
]
futuro.extend(estrangeiros)
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
populacao = futuro
tempo = time() - tempo
return estado, Valor(estado, vt), Tamanho(estado, vt), tempo
def HillClimbing(t, vt, m, tempo, tempo_limite):
estado = [0] * len(vt)
while Tamanho(estado, vt) < (t // 2):
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
vizinhos = VizinhosPositivos(estado)
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
vizinhos = list(filter(lambda e: EhValido(e, t, vt), vizinhos))
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
if len(vizinhos) <= 0:
break
vizinhos.sort(key=lambda e: Valor(e, vt), reverse=True)
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
estado = Roleta(vizinhos[:m], vt, tempo, tempo_limite)
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
return estado, Valor(estado, vt), Tamanho(estado, vt)
def Grasp(t, vt, tempo_limite, iteracoes, m):
tempo = time()
estado = [0] * len(vt)
for _ in range(iteracoes):
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
candidato = GreedyRandomConstruct(t, vt, m, tempo, tempo_limite)
# TIMER CHECK
if (time() - tempo) >= tempo_limite:
break
candidato = DeepestDescent(t, vt, candidato, tempo, tempo_limite)
if candidato[1] > Valor(estado, vt):
estado = candidato[0]
tempo = time() - tempo
return estado, Valor(estado, vt), Tamanho(estado, vt), tempo