def main():
N = 20 #tamaño del enjambre
maxIter = 1000 #cantidad maxima de iteraciones
#Distintos ejemplos para probar
ejemplos = [(error1, 1, -512, 512), (error2, 1, 0, 20),
(error3, 2, -100, 100)]
#Ejemplo elegido actualmente [0, 1, 2]
ec = 2
#Variables por ejemplo (funcion de error, dimension del problema, minimo para x, maximo para x)
error = ejemplos[ec][0]
dim = ejemplos[ec][1]
xmin = ejemplos[ec][2]
xmax = ejemplos[ec][3]
#Inicializo el enjambre con particulas posicionadas al azar en el hiperespacio
enjambre = []
for _i in range(N):
enjambre.append(particula(error, dim, xmin, xmax))
#Mejor global
bestGlobalY = 99999
bestGlobalX = np.zeros(dim)
#Varaibles de corte
bestGlobalPrevio = bestGlobalY
bestRepetido = 0
maxRepetido = 300
for _i in range(maxIter):
#Para cada particula
for part in enjambre:
#Evalua su valor de error
val_error = part.Evaluar()
#Actaulizo el mejor local de la particula
part.ActualizarMejor(val_error)
#Reviso si el performance de esta particula es mejor que el global
if (val_error < bestGlobalY):
bestGlobalY = val_error
bestGlobalX = part.x
bestRepetido = 0
#Control de repeticion de mejor global (condicion de corte)
if (bestGlobalPrevio == bestGlobalY):
bestRepetido += 1
if (bestRepetido > maxRepetido):
print(f"Convergencia por repeticion en iteracion {_i}")
break
#Para cada particula
for part in enjambre:
#Actualizo posicion y velocidad
part.ActualizarVelocidad(bestGlobalX)
part.ActualizarPosicion()
bestGlobalPrevio = bestGlobalY
#Al converger, muestro la mejor global
if (bestRepetido <= maxRepetido):
print(f"Convergencia por máxima cantidad de iteraciones {maxIter}")
print(f"Best Global X: {bestGlobalX} | Best Global Y: {bestGlobalY}")
from particula import particula
import cPickle
variacoes = [];
nova_populacao = cPickle.load(open('nova_populacao'))
#for particula in nova_populacao:
# cromossomos = str(particula)
# print cromossomos
'''
Mutação (cruzamento) das melhores partículas
'''
print '\nINICIANDO MUTAÇÃO/CRUZAMENTO DAS PARTÍCULAS MAIS FORTES'
while (len(nova_populacao) >= 2):
p1 = nova_populacao.pop()
p2 = nova_populacao.pop()
variacao = []
for v in p1.genetica():
variacao.append(v)
for v in p2.genetica():
variacao.append(v)
p = particula( p1.nome + p2.nome, variacao )
variacoes.append(p)
arq_variacoes = open('novas_variacoes', 'w')
cPickle.dump(variacoes, arq_variacoes)
arq_variacoes.close()
