def taboo():
print request.vars
# reading parameters
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
dim = int(request.vars.dim)
# velocita dei pacchi
vel = 3;
# le distanze in secondi tra i pacchi sono fisse
distanze = list()
randomdistance = randint(vel*3, (vel*3) + 10)
for i in range(0, npacchi):
distanze.append(randomdistance/vel)
print tmov
print tpresa
from tabu_search import Taboo
from greedy_grezzo import Greedy
# lancio algoritmo
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi)
greedy.run()
taboo = Taboo(100, 20, 3, distanze, tmov, tpresa, vel, dim, npacchi)
# eseguo taboo
SOL = taboo.run(greedy.pacchi)
return dict(status="OK", pacchi=SOL, distanze=distanze, tmov=tmov, tpresa=tpresa, vel=vel, dim=dim)
def greedy_grezzo():
print request.vars
# reading parameters
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
# velocita dei pacchi
vel = 3;
# le distanze in secondi tra i pacchi sono fisse
distanze = list()
randomdistance = randint(vel*3, (vel*3) + 10)
for i in range(0, npacchi):
distanze.append(randomdistance/vel)
print tmov
print tpresa
from greedy_grezzo import Greedy
# lancio algoritmo
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi)
greedy.run()
# non ci interessano velocita o dimensione corrette
return dict(status="OK", pacchi=greedy.pacchi, distanze=distanze, tmov=tmov, tpresa=tpresa, vel=3, dim=10)
def grasp():
from grasp import Greedy
from ricercalocale import RicercaLocale
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
vel = int(request.vars.vel)
dim = int(request.vars.dim)
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi, vel, dim, True)
(pright, dist) = greedy.run(2)
(pleft, dist) = greedy.run(1)
ricerca = RicercaLocale(100, dist, tmov, tpresa, vel, dim, npacchi)
# eseguo ricerca locale prima a destra
ricerca.run(pright)
best1 = ricerca.find()
# .. poi a sinistra
ricerca.run(pleft)
best2 = ricerca.find()
# a questo punto cerco la soluzione migliore tra queste due
SOL = best1 if best1.count(5) < best2.count(5) else best2
return dict(status="OK", pacchi=SOL, distanze=greedy.intertempo, tmov=tmov, tpresa=tpresa, vel=vel, dim=dim)
def greedy_vel_dist_mov():
# reading parameters
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
vel = int(request.vars.vel)
dim = int(request.vars.dim)
print tmov
print tpresa
from greedy_velocita_distanze_movimento import Greedy
# lancio algoritmo
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi, vel, dim, True)
greedy.run()
return dict(status="OK",
pacchi=greedy.pacchi,
distanze=greedy.intertempo,
tmov=tmov,
tpresa=tpresa,
vel=vel,
dim=dim)
def grasp():
from grasp import Greedy
from ricercalocale import RicercaLocale
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
vel = int(request.vars.vel)
dim = int(request.vars.dim)
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi, vel, dim, True)
(pright, dist) = greedy.run(2)
(pleft, dist) = greedy.run(1)
ricerca = RicercaLocale(100, dist, tmov, tpresa, vel, dim, npacchi)
# eseguo ricerca locale prima a destra
ricerca.run(pright)
best1 = ricerca.find()
# .. poi a sinistra
ricerca.run(pleft)
best2 = ricerca.find()
# a questo punto cerco la soluzione migliore tra queste due
SOL = best1 if best1.count(5) < best2.count(5) else best2
return dict(status="OK",
pacchi=SOL,
distanze=greedy.intertempo,
tmov=tmov,
tpresa=tpresa,
vel=vel,
dim=dim)
def greedy_grezzo():
print request.vars
# reading parameters
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
# velocita dei pacchi
vel = 3
# le distanze in secondi tra i pacchi sono fisse
distanze = list()
randomdistance = randint(vel * 3, (vel * 3) + 10)
for i in range(0, npacchi):
distanze.append(randomdistance / vel)
print tmov
print tpresa
from greedy_grezzo import Greedy
# lancio algoritmo
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi)
greedy.run()
# non ci interessano velocita o dimensione corrette
return dict(status="OK",
pacchi=greedy.pacchi,
distanze=distanze,
tmov=tmov,
tpresa=tpresa,
vel=3,
dim=10)
def greedy_ric_loc():
from greedy_velocita_distanze_movimento import Greedy
from ricercalocale import RicercaLocale
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
vel = int(request.vars.vel)
dim = int(request.vars.dim)
# eseguo greedy
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi, vel, dim, True)
(sol, dist) = greedy.run()
# provo a migliorare usando la ricerca locale
ricerca = RicercaLocale(100, dist, tmov, tpresa, vel, dim, npacchi)
# eseguo ricerca locale prima a destra
ricerca.run(sol)
best = ricerca.find()
return dict(status="OK",
pacchi=best,
distanze=greedy.intertempo,
tmov=tmov,
tpresa=tpresa,
vel=vel,
dim=dim)
def greedy_vel_dist():
# reading parameters
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
vel = int(request.vars.vel)
#from greedy_velocita_distanze import Greedy
from greedy_velocita_distanze import Greedy
# lancio algoritmo
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi, vel, True)
greedy.run()
return dict(status="OK", pacchi=greedy.pacchi, distanze=greedy.intertempo, tmov=tmov, tpresa=tpresa, vel=vel, dim=10)
def taboo():
print request.vars
# reading parameters
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
dim = int(request.vars.dim)
# velocita dei pacchi
vel = 3
# le distanze in secondi tra i pacchi sono fisse
distanze = list()
randomdistance = randint(vel * 3, (vel * 3) + 10)
for i in range(0, npacchi):
distanze.append(randomdistance / vel)
print tmov
print tpresa
from tabu_search import Taboo
from greedy_grezzo import Greedy
# lancio algoritmo
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi)
greedy.run()
taboo = Taboo(100, 20, 3, distanze, tmov, tpresa, vel, dim, npacchi)
# eseguo taboo
SOL = taboo.run(greedy.pacchi)
return dict(status="OK",
pacchi=SOL,
distanze=distanze,
tmov=tmov,
tpresa=tpresa,
vel=vel,
dim=dim)
def greedy_ric_loc():
from greedy_velocita_distanze_movimento import Greedy
from ricercalocale import RicercaLocale
tmov = int(request.vars.tmov)
tpresa = int(request.vars.tpresa)
npacchi = int(request.vars.npacchi)
vel = int(request.vars.vel)
dim = int(request.vars.dim)
# eseguo greedy
greedy = Greedy(tmov, tpresa, npacchi, vel, dim, True)
(sol, dist) = greedy.run()
# provo a migliorare usando la ricerca locale
ricerca = RicercaLocale(100, dist, tmov, tpresa, vel, dim, npacchi)
# eseguo ricerca locale prima a destra
ricerca.run(sol)
best = ricerca.find()
return dict(status="OK", pacchi=best, distanze=greedy.intertempo, tmov=tmov, tpresa=tpresa, vel=vel, dim=dim)
