class AlgoritmoGenetico():
def __init__(self):
self.taxaCrossover = 0.8
self.taxaMutacao = 0.1
self.geracoes = 100
self.numPopulacao = 100
self.qtdElite = 30
self.qtdCidades = 10
self.populacao = Populacao(self.numPopulacao)
def executarAG(self):
print('GERAÇÃO 1')
self.populacao.calcularRangeRoleta()
self.populacao.printPopulacao()
print('\n')
for i in range(self.geracoes - 1):
print('GERAÇÃO {}'.format(i + 2))
self.populacao.setListaDeIndividuos(self.elitista())
self.mutacao_PermutacaoDeElementos()
self.populacao.fitnessTotal = 0
self.populacao.calcularFitness()
self.populacao.mediaPopulacao = 0
self.populacao.calcularRangeRoleta()
self.populacao.printPopulacao()
print('\n\n')
#self.printGrafico(self.populacao.x, self.populacao.y, [2,3,1,4,8,7,6,5,10,9], self.geracoes, self.populacao.getMediaPopulacao)
''' Sorteia número que irá escolher os pais na roleta para o crossover. '''
def roleta(self):
selecaoRoleta = random() * 100
for individuo in self.populacao.getListaDeIndividuos():
faixaRoleta = individuo.getFaixaRoleta()
if (selecaoRoleta >= faixaRoleta[0]
and selecaoRoleta <= faixaRoleta[1]):
return individuo
return self.populacao.getListaDeIndividuos()[0]
def elitista(self):
self.populacao.setListaDeIndividuos(
sorted(self.populacao.getListaDeIndividuos(),
key=Individuo.getFitnessPercent))
novaGeracao = []
for i in range(self.qtdElite):
novaGeracao.append(self.populacao.getListaDeIndividuos().pop())
return self.crossover_BaseadoEmOrdem(novaGeracao)
''' '''
def crossover_BaseadoEmOrdem(self, novaGeracao):
for i in range(int(self.numPopulacao / 2)):
individuo_1 = self.roleta()
individuo_2 = self.roleta()
if (random() < self.taxaCrossover):
filho_1 = self.crossover(individuo_1.getCromossomo(),
individuo_2.getCromossomo())
filho_2 = self.crossover(individuo_2.getCromossomo(),
individuo_1.getCromossomo())
filhos = [Individuo(), Individuo()]
filhos[0].setCromossomo(filho_1)
filhos[0].setGeracao(individuo_1.getGeracao())
filhos[1].setCromossomo(filho_2)
filhos[1].setGeracao(individuo_1.getGeracao())
novaGeracao.append(filhos[0])
novaGeracao.append(filhos[1])
else:
novaGeracao.append(individuo_1)
novaGeracao.append(individuo_2)
return novaGeracao
def crossover(self, individuo1, individuo2):
mascara = []
for i in range(10):
if (random() < 0.5):
mascara.append('0')
else:
mascara.append('1')
filho = []
listaAux = []
listaAuxOrdenada = []
for i in range(10):
if (mascara[i] == '1'):
filho.append(individuo1[i])
else:
filho.append(0)
listaAux.append(individuo1[i])
for i in range(len(individuo2)):
if individuo2[i] in listaAux:
listaAuxOrdenada.append(individuo2[i])
aux = 0
for i in range(10):
if (filho[i] == 0):
filho[i] = listaAux[aux]
aux = aux + 1
return filho
def mutacao_PermutacaoDeElementos(self):
for individuo in self.populacao.getListaDeIndividuos():
individuo.mutacao(self.taxaMutacao)
''' FUNÇÕES DO GRÁFICO. '''
def printGrafico(self, x, y, ordem, geracao, media):
plt.title(geracao, fontdict=None, loc='center', pad=None)
self.printPontos(x, y)
self.printPontoStart(x[0], y[0])
self.printCaminhos(x, y, ordem)
plt.plot(media, color='b', linewidth=1.0)
plt.show()
def printPontos(self, x, y):
plt.scatter(x, y, marker='o')
def printPontoStart(self, x, y):
plt.scatter(x, y, color='r', marker='o')
def printCaminhos(self, x, y, ordem):
x_c = []
y_c = []
for i in range(self.qtdCidades):
x_c.append(x[ordem[i]])
y_c.append(y[ordem[i]])
plt.plot(x_c, y_c, color='r')
def plotMedia(self, media):
plt.title("Média Fitness", fontdict=None, loc='center', pad=None)
plt.plot(media, color='b', linewidth=1.0)
plt.show()
class AlgoritmoGenetico():
def __init__(self):
self.taxaCrossover = 0.8
self.taxaMutacao = 0
self.geracoes = 100
self.numPopulacao = 100
self.populacao = Populacao(self.numPopulacao)
def executarAG(self):
print('GERAÇÃO 1')
self.populacao.calcularRangeRoleta()
self.populacao.printPopulacao()
print('\n')
for i in range(self.geracoes - 1):
print('GERAÇÃO {}'.format(i + 2))
self.populacao.setListaDeIndividuos(self.crossover())
self.mutacao()
self.populacao.fitnessTotal = 0
self.populacao.calcularFitness()
self.populacao.mediaPopulacao = 0
self.populacao.calcularRangeRoleta()
self.populacao.printPopulacao()
print('\n\n')
print('OS 10 MELHORES RESULTADOS: \n')
for i in range(10):
self.populacao.getListaDeIndividuos()[i].printCromossomo()
print('Média de Aptidão da População: \n')
print(self.populacao.getMediaPopulacao())
self.plotGraficos()
''' Sorteia número que irá escolher os pais na roleta para o crossover. '''
def roleta(self):
selecaoRoleta = random() * 100
for individuo in self.populacao.getListaDeIndividuos():
faixaRoleta = individuo.getFaixaRoleta()
if (selecaoRoleta >= faixaRoleta[0]
and selecaoRoleta <= faixaRoleta[1]):
return individuo
return self.populacao.getListaDeIndividuos()[0]
''' Cruzamento entre dois pais para criação de dois filhos. '''
def crossover(self):
novaGeracao = []
for i in range(int(self.numPopulacao / 2)):
individuo_1 = self.roleta()
individuo_2 = self.roleta()
if (random() < self.taxaCrossover):
pontoCorte = round(random() + len(individuo_1.getCromossomo()))
filho_1 = individuo_2.getCromossomo(
)[0:pontoCorte] + individuo_1.getCromossomo()[pontoCorte::]
filho_2 = individuo_1.getCromossomo(
)[0:pontoCorte] + individuo_2.getCromossomo()[pontoCorte::]
filhos = [Individuo(), Individuo()]
filhos[0].setCromossomo(filho_1)
filhos[0].setGeracao(individuo_1.getGeracao())
filhos[1].setCromossomo(filho_2)
filhos[1].setGeracao(individuo_1.getGeracao())
novaGeracao.append(filhos[0])
novaGeracao.append(filhos[1])
else:
novaGeracao.append(individuo_1)
novaGeracao.append(individuo_2)
return novaGeracao
def mutacao(self):
for individuo in self.populacao.getListaDeIndividuos():
individuo.mutarBit(self.taxaMutacao)
''' FUNÇÕES DO GRÁFICO. '''
def funcao1(self, x):
return 100 + math.fabs(x * math.sin(math.sqrt(math.fabs(x))))
def plotFuncao1(self):
y = []
x = []
for individuo in self.populacao.getListaDeIndividuos():
i = individuo.getFenotipo()
x.append(i)
y.append(self.funcao1(i))
plt.plot(x, y, color='r', linewidth=2.0)
def plotPop(self):
x_populacao = []
y_populacao = []
for individuo in self.populacao.getListaDeIndividuos():
x_populacao.append(individuo.getFenotipo())
y_populacao.append(self.funcao1(individuo.getFenotipo()))
plt.stem(x_populacao, y_populacao, use_line_collection=True)
def plotGraficos(self):
plt.title('Gerações', fontdict=None, loc='center', pad=None)
self.plotFuncao1()
self.plotPop()
plt.show()
