i += Pobl.proximaGeneracion()
if n % 10 == 0:
i += Pobl.aplicaBL(maxEval=50000 - i,
prob=0.1,
mejores=False,
nSteps=400)
print(str(int(i / 500.0)) + "% en la generacion " + str(n))
print("Mejor coste hasta ahora: " + str(Pobl.mejor.coste()))
tiempo_final = time()
first_sol = Pobl.mejor
with open(printFile, 'w') as f:
f.write(str(first_sol) + "\n")
f.write("TiempoGenetico2OPXM2:\t" + str(tiempo_final - tiempo_inicial) +
"\n")
f.write("CosteGenetico2OPXM2:\t" + str(
coste(matDist=matrizDistancias,
matFlujo=matrizFlujos,
perm=first_sol.P)) + "\n")
# Mejor Solucion
mejorPerm, newCost = readSolution(solveName)
mejorSol = Permutacion(P=mejorPerm, F=matrizFlujos, D=matrizDistancias)
f.write(str(mejorSol) + "\n")
f.write("Mejor:\t" + str(newCost) + "\n")
matrizDistancias = numpy.array(matrizDistancias)
n = int(n)
matrizFlujos = [[int(matrizFlujos[i][j]) for j in range(len(matrizFlujos[i]))]
for i in range(len(matrizFlujos))]
matrizDistancias = [[
int(matrizDistancias[i][j]) for j in range(len(matrizDistancias[i]))
] for i in range(len(matrizFlujos))]
# Lectura del problema hecho.
tiempo_inicial = time()
# Algoritmo.
soluciones = []
for i in range(25):
soluciones.append(Permutacion.randPerm(D=matrizDistancias, F=matrizFlujos))
mejorSol = None
for sol in soluciones:
sol, j = sol.busquedaLocal(50000 // 25)
if mejorSol == None:
mejorSol = sol
if mejorSol.coste() > sol.coste():
mejorSol = sol
tiempo_final = time()
# Se guarda es MejorES a la mejor solución por enfriamiento simulado.
first_sol = mejorSol
with open(printFile, 'w') as f:
matrizFlujos = numpy.array(matrizFlujos)
matrizDistancias = numpy.array(matrizDistancias)
n = int(n)
matrizFlujos = [[int(matrizFlujos[i][j]) for j in range(len(matrizFlujos[i]))]
for i in range(len(matrizFlujos))]
matrizDistancias = [[
int(matrizDistancias[i][j]) for j in range(len(matrizDistancias[i]))
] for i in range(len(matrizFlujos))]
# Lectura del problema hecho.
tiempo_inicial = time()
# Algoritmo.
mejorSol = Permutacion.randPerm(D=matrizDistancias, F=matrizFlujos)
mejorSol = mejorSol.ES(nBusquedas=50000)
tiempo_final = time()
# Se guarda es MejorES a la mejor solución por enfriamiento simulado.
first_sol = mejorSol
with open(printFile, 'w') as f:
f.write(str(first_sol) + "\n")
f.write("TiempoES:\t" + str(tiempo_final - tiempo_inicial) + "\n")
f.write("CosteES:\t" + str(
coste(matDist=matrizDistancias,
matFlujo=matrizFlujos,
perm=first_sol.P)) + "\n")
candidats = candidatos(D=matrizDistancias, F=matrizFlujos, S=solucion)
maximo = max([candidats[i][1] for i in range(len(candidats))])
minimo = min([candidats[i][1] for i in range(len(candidats))])
umbral = minimo + 0.3 * (maximo - minimo)
i = 0
mejores = []
while i < len(candidats):
if candidats[i][1] >= umbral:
mejores.append(candidats[i])
i += 1
candidats = mejores
candidats = sample(candidats, 1)
solucion[candidats[0][0][0]] = candidats[0][0][1]
if mejorSol == None:
mejorSol, l = Permutacion(solucion, matrizDistancias,
matrizFlujos).busquedaLocal(50000 // 25)
mejorCoste = mejorSol.coste()
else:
unaSol, l = Permutacion(solucion, matrizDistancias,
matrizFlujos).busquedaLocal(50000 // 25)
if unaSol.coste() < mejorCoste:
mejorSol = unaSol
mejorCoste = mejorSol.coste()
tiempo_final = time()
first_sol = mejorSol
# Se guarda es MejorES a la mejor solución por enfriamiento simulado.
with open(printFile, 'w') as f:
f.write(str(first_sol) + "\n")
# Lectura del problema hecho.
greedySolution = [-1 for i in range(n)]
# Iniciamos el conteo de tiempo.
tiempo_inicial = time()
ordenFlujos = ordenSuma(matrizFlujos)[::-1]
ordenDistancias = ordenSuma(matrizDistancias)
for i in range(n):
greedySolution[ordenFlujos[i][0]] = ordenDistancias[i][0]
tiempo_greedy = time()
# print(greedySolution)
greedySol = Permutacion(P=greedySolution, F=matrizFlujos, D=matrizDistancias)
with open(printFile, 'w') as f:
f.write(str(greedySol) + "\n")
f.write("TiempoGreedy:\t" + str(tiempo_greedy - tiempo_inicial))
f.write("\nCosteGreedy:\t" + str(
coste(matDist=matrizDistancias,
matFlujo=matrizFlujos,
perm=greedySol.P)) + "\n")
# Ahora comienza la búsqueda local.
tiempo_inicio_BL = time()
#BLSol,j = Permutacion.randPerm(F=matrizFlujos,D=matrizDistancias).busquedaLocal(MaxIter=50000)
BLSol, j = Permutacion.randPerm(F=matrizFlujos,
D=matrizDistancias).busquedaLocal()
tiempo_final_BL = time()