def evolui(TIPO, POP, D, Li, Ui, extra, sel, elite, cxTipo, cxProb, mutProb,
passos, melhorFitLista, mediaFitLista, divParLista, divCentroLista):
matriz = populacao.geraPop(TIPO, POP, D, Li, Ui, extra)
fit = ackleyPopBin(matriz, D, Li, Ui, extra) ##### função ackley
max = False #### minimizar ou maximizar
#populacao.printPop(matriz)
i = 0
maior = fitAux.melhorFitFunc(fit, max)
media = fitAux.mediaFit(fit)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, maior, media)
#arqFit.write(s)
melhorFitLista[i] += maior
mediaFitLista[i] += media
divPar = diversidade.diversidadePar(TIPO, matriz, Li, Ui)
divCentro = diversidade.diversidadeCentro(TIPO, matriz, Li, Ui)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, divPar, divCentro)
#arqDiv.write(s)
divParLista[i] += divPar
divCentroLista[i] += divCentro
melhorFitTotal = maior
melhorIndTotal = copy.deepcopy(matriz[fitAux.elitismo(fit)])
c = 1.2
passosCrescer = selecEscLin.cPassosCrescer(passos, 0.2)
for i in range(1, passos):
if (elite == True and max == True):
eliteInd = fitAux.elitismo(fit)
eliteCod = copy.deepcopy(matriz[eliteInd])
elif (elite == True and max == False):
eliteInd = fitAux.elitismoMin(fit)
eliteCod = copy.deepcopy(matriz[eliteInd])
g = 0.6
sl, gap = selecEscLin.selecao(matriz, fit, POP, sel, max, c, g)
cross = crossover.rotinaCrossOver(sl, TIPO, extra, cxTipo, cxProb, Li,
Ui)
mut = mutacao.rotinaMutacao(cross, TIPO, extra, mutProb, Li, Ui)
c = selecEscLin.aumentaC(c, i, passosCrescer)
if (elite == True):
sub = random.randrange(0, int(POP * g))
mut[sub] = eliteCod
matriz = (copy.deepcopy(mut) + gap)
fit = ackleyPopBin(matriz, D, Li, Ui, extra) ##### função ackley
maior = fitAux.melhorFitFunc(fit, max)
media = fitAux.mediaFit(fit)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, maior, media)
#arqFit.write(s)
melhorFitLista[i] += maior
mediaFitLista[i] += media
divPar = diversidade.diversidadePar(TIPO, matriz, Li, Ui)
divCentro = diversidade.diversidadeCentro(TIPO, matriz, Li, Ui)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, divPar, divCentro)
#arqDiv.write(s)
divParLista[i] += divPar
divCentroLista[i] += divCentro
if (max == True and maior > melhorFitTotal):
melhorIndTotal = copy.deepcopy(matriz[fitAux.elitismo(fit)])
melhorFitTotal = maior
elif (max == False and maior < melhorFitTotal):
melhorIndTotal = copy.deepcopy(matriz[fitAux.elitismoMin(fit)])
melhorFitTotal = maior
#melhorInt, result = pesResultadoIndiv(melhorIndTotal, D, Li, Ui, extra) ###### função da fábrica de rádios
return melhorIndTotal, melhorFitTotal
def evolui(TIPO, POP, D, Li, Ui, extra, sel, elite, cxTipo, cxProb, mutProb,
passos, melhorFitLista, mediaFitLista, divParLista, divCentroLista):
matriz = populacao.geraPop(TIPO, POP, D, Li, Ui, extra)
fit = fitPop(matriz) ##### 8 rainhas
max = True #### minimizar ou maximizar
i = 0
maior = fitAux.melhorFitFunc(fit, max)
media = fitAux.mediaFit(fit)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, maior, media)
#arqFit.write(s)
melhorFitLista[i] += maior
mediaFitLista[i] += media
divPar = diversidade.diversidadePar(TIPO, matriz, Li, Ui)
divCentro = diversidade.diversidadeCentro(TIPO, matriz, Li, Ui)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, divPar, divCentro)
#arqDiv.write(s)
divParLista[i] += divPar
divCentroLista[i] += divCentro
melhorFitTotal = maior
melhorIndTotal = copy.deepcopy(matriz[fitAux.elitismo(fit)])
for i in range(1, passos):
if (elite == True and max == True):
eliteInd = fitAux.elitismo(fit)
eliteCod = copy.deepcopy(matriz[eliteInd])
elif (elite == True and max == False):
eliteInd = fitAux.elitismoMin(fit)
eliteCod = copy.deepcopy(matriz[eliteInd])
sl = selec.selecao(matriz, fit, POP, sel, max)
cross = crossover.rotinaCrossOver(sl, TIPO, extra, cxTipo, cxProb, Li,
Ui)
mut = mutacao.rotinaMutacao(cross, TIPO, extra, mutProb, Li, Ui)
if (elite == True):
sub = random.randrange(0, POP)
mut[sub] = eliteCod
matriz = copy.deepcopy(mut)
fit = fitPop(matriz) ##### 8 rainhas
maior = fitAux.melhorFitFunc(fit, max)
media = fitAux.mediaFit(fit)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, maior, media)
#arqFit.write(s)
melhorFitLista[i] += maior
mediaFitLista[i] += media
divPar = diversidade.diversidadePar(TIPO, matriz, Li, Ui)
divCentro = diversidade.diversidadeCentro(TIPO, matriz, Li, Ui)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, divPar, divCentro)
#arqDiv.write(s)
divParLista[i] += divPar
divCentroLista[i] += divCentro
if (max == True and maior > melhorFitTotal):
melhorIndTotal = copy.deepcopy(matriz[fitAux.elitismo(fit)])
melhorFitTotal = maior
elif (max == False and maior < melhorFitTotal):
melhorIndTotal = copy.deepcopy(matriz[fitAux.elitismoMin(fit)])
melhorFitTotal = maior
#melhorInt, result = pesResultadoIndiv(melhorIndTotal, D, Li, Ui, extra) ###### função da fábrica de rádios
return melhorIndTotal, melhorFitTotal
def evolui(TIPO, POP, D, Li, Ui, extra, sel, elite, cxTipo, cxProb, mutProb,
passos, saida):
matriz = populacao.geraPop(TIPO, POP, D, Li, Ui, extra)
fit = fitPop(matriz) ##### 8 rainhas
max = True #### minimizar ou maximizar
melhorFitLista = [0.0] * passos
mediaFitLista = [0.0] * passos
dpmFitLista = [0.0] * passos
divDPMLista = [0.0] * passos
i = 0
maior = fitAux.melhorFitFunc(fit, max)
media = fitAux.mediaFit(fit)
dpm = fitAux.desvioPadraoFit(fit, media, POP)
melhorFitLista[i] += maior
mediaFitLista[i] += media
dpmFitLista[i] += dpm
#divPar = diversidade.diversidadePar(TIPO, matriz, Li, Ui)
#divCentro = diversidade.diversidadeCentro(TIPO, matriz, Li, Ui)
divDPM = diversidade.diversidadeDPMedio(TIPO, matriz)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, divPar, divCentro)
#arqDiv.write(s)
#divParLista[i] += divPar
#divCentroLista[i] += divCentro
divDPMLista[i] += divDPM
melhorFitTotal = maior
melhorIndTotal = copy.deepcopy(matriz[fitAux.elitismo(fit)])
c = 1.2
passosCrescer = selecEscLin.cPassosCrescer(passos, 0.2)
g = 0.5
gapPassos = selecEscLin.genGapPasso(passos)
for i in range(1, passos):
if (elite == True and max == True):
eliteInd = fitAux.elitismo(fit)
eliteCod = copy.deepcopy(matriz[eliteInd])
elif (elite == True and max == False):
eliteInd = fitAux.elitismoMin(fit)
eliteCod = copy.deepcopy(matriz[eliteInd])
g = selecEscLin.genGapNovo(g, i, passos, gapPassos)
#if(g>1.0):
# print('g maior que 1!')
sl, gap = selecEscLin.selecao(matriz, fit, POP, sel, max, c, g)
cross = crossover.rotinaCrossOver(sl, TIPO, extra, cxTipo, cxProb, Li,
Ui)
mut = mutacao.rotinaMutacao(cross, TIPO, extra, mutProb, Li, Ui)
c = selecEscLin.aumentaC(c, i, passosCrescer)
if (elite == True):
sub = random.randrange(0, int(POP * g))
mut[sub] = eliteCod
matriz = (copy.deepcopy(mut) + gap)
fit = fitPop(matriz) ##### 8 rainhas
#pool = mp.Pool(processes=2)
#fit = pool.map(fitIndiv, matriz)
#if(fit != fitTeste):
# print('nope')
maior = fitAux.melhorFitFunc(fit, max)
media = fitAux.mediaFit(fit)
dpm = fitAux.desvioPadraoFit(fit, media, POP)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, maior, media)
#arqFit.write(s)
melhorFitLista[i] += maior
mediaFitLista[i] += media
dpmFitLista[i] += dpm
#divPar = diversidade.diversidadePar(TIPO, matriz, Li, Ui)
#divCentro = diversidade.diversidadeCentro(TIPO, matriz, Li, Ui)
divDPM = diversidade.diversidadeDPMedio(TIPO, matriz)
#s = '{} {} {}\n'.format(i, divPar, divCentro)
#arqDiv.write(s)
#divParLista[i] += divPar
#divCentroLista[i] += divCentro
divDPMLista[i] += divDPM
if (max == True and maior > melhorFitTotal):
melhorIndTotal = copy.deepcopy(matriz[fitAux.elitismo(fit)])
melhorFitTotal = maior
elif (max == False and maior < melhorFitTotal):
melhorIndTotal = copy.deepcopy(matriz[fitAux.elitismoMin(fit)])
melhorFitTotal = maior
#melhorInt, result = pesResultadoIndiv(melhorIndTotal, D, Li, Ui, extra) ###### função da fábrica de rádios
saida.put([
melhorIndTotal, melhorFitTotal, melhorFitLista, mediaFitLista,
dpmFitLista, divDPMLista
])
