#inicia população
p = Populacao(populacao, prob_mutacao, prob_crossover)
p.iniciaPopulacao()
# i = 0
#nome de arquivo
nomeArq = 'arquivo' + str(i) + '.txt'
print(datetime.datetime.now())
# gera arquivo de texto com dados de melhores / media
j = 0
with open(nomeArq, 'w+') as f:
# grava parametros no arquivo de texto
f.write("Roleta+Roleta(original) Populacao: " + str(populacao) + " Geracoes: " + str(geracoes) + " Prob.Mutacao: " +
str(prob_mutacao) + " Prob.Cross.: " + str(prob_crossover) + "\n")
while (j < geracoes):
# guarda o melhor indivíduo da geração atual no vetor estático 'melhores'
best = p.getMelhorIndividuo(melhores)
p.insere_media(media)
p.GA(melhores, media, populacao, best)
f.write(str(j) + ',' + "{:10.5f}".format(melhores[j]) + ',' + "{:10.5f}".format(media[j]) + ','
+ "{:10.5f}".format(math.fabs(melhores[j] - media[j])) + '\n')
j = j + 1
f.close()
print('Terminou de criar txt!\t' + nomeArq)
print(datetime.datetime.now())
print("Finalizado arquivos em lote.")
import math
import random
from Populacao import Populacao
# parâmetros iniciais
populacao = 50
geracoes = 1000000
prob_mutacao = 0.01
prob_crossover = 0.7
# para o gráfico no relatório
melhores = []
media = []
# sample code
p = Populacao(populacao, prob_mutacao, prob_crossover)
p.iniciaPopulacao()
i = 0
while(i < geracoes):
# guarda o melhor indivíduo da geração atual no vetor estático 'melhores'
best = p.getMelhorIndividuo(melhores)
p.insere_media(media)
p.GA(melhores, media, populacao)
print(i, '\t', melhores[i], '\t', media[i],
'\t', math.fabs(melhores[i] - media[i]))
i = i + 1
