def tournament_with_mutation(competitors):
choosen = competitors[0]
for i in range(1, len(competitors)):
if Individual.compare(choosen, competitors[i]) == -1:
choosen = competitors[i]
'''
Se hacen copias temporales para reemplazar luego a los perdedores del torneo
'''
winner = choosen.clone()
'''
Se realizan la macro y micro mutación según probabilidades
'''
try:
if Util.random_flip_coin(Parameters.p_macro_mutation):
winner = macro_mutation(winner)
Individual.check_destination_register(winner)
if not check_out_register(winner):
print "La macro mató"
except:
print "La macro matOOOó"
try:
if Util.random_flip_coin(Parameters.p_micro_mutation):
winner = micro_mutation(winner)
Individual.check_destination_register(winner)
if not check_out_register(winner):
print "La miiicro mató"
except:
print "La miiicro mató"
return list([winner, choosen])
def deme_evolve(population):
"""Se reinician los indices, para hacer coincidir cada individuo.index con su posicion en internal_pop"""
population = resetIndex(population)
for gen in range(Parameters.gen_to_migrate):
to_tournament = []
"""Se seleccionan pool_size*2 diferentes posiciones en la poblacion para el torneo"""
selected_indices = population.indices_selection(Parameters.pool_size * 2)
to_tournament_indices = []
to_tournament_indices.append(selected_indices[: Parameters.pool_size])
to_tournament_indices.append(selected_indices[Parameters.pool_size :])
to_tournament.append(population.selection_from_indices(to_tournament_indices[0]))
to_tournament.append(population.selection_from_indices(to_tournament_indices[1]))
# iter_result = population.pool.imap(Population.tournament_with_mutation, to_tournament, Parameters.chunk_size)
winners = []
""" ********************************* MUTACION *********************************"""
for i in range(2):
""" Se retorna una lista de la siguiente forma: [modificado, no_modificado] """
result = Population.tournament_with_mutation(to_tournament[i])
winners.append(result)
# winners.append(iter_result.next())
""" ********************************* CROSSOVER *********************************"""
if Util.random_flip_coin(Parameters.p_crossover):
sister, brother = Population.crossover(winners[0][0], winners[1][0])
Individual.check_destination_register(sister)
Individual.check_destination_register(brother)
if not sister.index == winners[0][0].index:
winners[0][0] = brother
winners[1][0] = sister
if not Population.check_out_register(winners[0][0]) or not Population.check_out_register(winners[1][0]):
print "ERROR: [LgpMain.deme_evolve]: El crossover dejo individuos sin registros de salida."
for i in range(2):
""" Se elimina de la lista de participantes del torneo al ganador, para remplazar a los perdedores"""
try:
del to_tournament_indices[i][to_tournament[i].index(winners[i][1])]
except:
print "ERROR: [LgpMain.deme_evolve]: Error al eliminar el indice del ganador del torneo " + str(i)
""" best_replace = index_of_best([modificado, no_modificado])"""
best_replace = 0 if Individual.compare(winners[i][0], winners[i][1]) == 1 else 1
worst_replace = 1 if best_replace == 0 else 0
""" Se remplaza los perdedores por el mejor entre (ganador modificado, ganador NO modificado)
y se actualizan los indices dentro de la población """
for l in to_tournament_indices[i]:
indice = population.internal_pop[l].index
population.internal_pop[l] = winners[i][best_replace].clone()
population.internal_pop[l].index = indice
"""
Como ya se remplazo a los perdedores por el mejor, se remplaza al ganador por el peor. Hay mas copias del mejor.
"""
population.internal_pop[winners[i][0].index] = (
winners[i][worst_replace].clone().set_index(winners[i][0].index)
)
"""Se ordena la población de mayor a menor, según el error promedio o la desviación típica
según una cierta probabilidad"""
if Util.random_flip_coin(Parameters.p_migration_criteria):
(population.internal_pop).sort(cmp=Individual.compare_error_prom, reverse=True)
else:
(population.internal_pop).sort(cmp=Individual.compare_deviation_in_error, reverse=True)
for i in population.internal_pop:
if not i.evaluated:
print "ERROR: METODO DE ORDENACION FALLO."
return population