-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathGeneticAlgoritm.java
198 lines (138 loc) · 7.2 KB
/
GeneticAlgoritm.java
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
package geneticalgoritm;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.Scanner;
import javax.swing.JOptionPane;
import java.util.Random;
public class GeneticAlgoritm {
public static void main(String[] args) {
Scanner tx = new Scanner(System.in);
VerificacionProgenitor verificacionProgenitorPADRE = new VerificacionProgenitor();
VerificacionProgenitor verificacionProgenitorMADRE = new VerificacionProgenitor();
FuncionFitness funcionFitness = new FuncionFitness();
//ArrayList<Integer> POBLACION_INICIAL = new ArrayList<Integer>();
int TAMANO_PROGENITOR;
int temp1=1, rand;
int temp2;
//JOptionPane.showMessageDialog(null, "El presente codigo optimaza la funcion f(x)=10 encontrando los resultados mas cercanos de función", "Algoritmos Geneticos",JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE);
System.out.println("Cuantos genes en la POBLACION");
int TAMANO_POBLACION=tx.nextInt();
int POBLACION_INICIAL[] = new int[TAMANO_POBLACION];
System.out.println("Velocidad de Evolucion: ");
int rate=tx.nextInt();
System.out.println("FUNCION FITNESS: ");
int FUNCION_FITNESS=tx.nextInt();
funcionFitness.setFuncionFitness(FUNCION_FITNESS);
for (int i = 0; i < TAMANO_POBLACION; i++) {
//INGRESANDO POBLACION INICIAL
System.out.println("Ingrese POBLACION INICIAL");
POBLACION_INICIAL[i]=tx.nextInt();
}
/*
do{
//INGRESANDO POBLACION INICIAL
System.out.println("Ingrese POBLACION INICIAL");
POBLACION_INICIAL.add(tx.nextInt());
System.out.println("1. Para continuar 0. Terminar con POBLACION INICIAL");
temp1=tx.nextInt();
}while(temp1==1);*/
System.out.println("Mostrando POBLACION_INICIAL");
/*//ITERADOR de tipo entero PARA RECORRER EL ARRAYLIST
Iterator<Integer> iterador = POBLACION_INICIAL.iterator();
while(iterador.hasNext()){
int elemento = iterador.next();
System.out.print(elemento+" ");
}*/
for (int i = 0; i <TAMANO_POBLACION ; i++) {
System.out.print(POBLACION_INICIAL[i]+" ");
}
System.out.println("\n");
//GENERANDO EL PADRE Y LA MADRE
System.out.println("Creando PADRE y MADRE de forma ALEATORIA");
//DIVIDIMOS LA POBLACION INICIAL EN DOS CROMOSOMAS: PADRE Y MADRE por seleccion
//que luego mutaremos
TAMANO_PROGENITOR=(TAMANO_POBLACION)/2;
int PADRE[] = new int[TAMANO_PROGENITOR];
int MADRE[] = new int[TAMANO_PROGENITOR];
//**************************************
//CROMOSOMA PADRE
//**************************************
for (int i = 0; i < TAMANO_PROGENITOR ; i++) {
rand=(int)(Math.random()*TAMANO_PROGENITOR);
System.out.println("Numero de GEN seleccionado "+rand);
//System.out.println(rand);
PADRE[i]=POBLACION_INICIAL[i];
}
PADRE=verificacionProgenitorPADRE.evaluarProgenitor(PADRE, TAMANO_PROGENITOR, POBLACION_INICIAL, TAMANO_POBLACION);
//MOSTRANDO CROMOSOMA PADRE
System.out.print("PROGENITOR PADRE: ");
for (int i = 0; i < TAMANO_PROGENITOR; i++) {
System.out.print(PADRE[i]+" ");
}
/*System.out.println("********************");
System.out.println(POBLACION_INICIAL.get(0));*/
System.out.println("\n");
//**************************************
//CROMOSOMA MADRE
//*************************************
for (int i = 0; i < TAMANO_PROGENITOR; i++) {
for (int j = 0; j < TAMANO_PROGENITOR-1; j++) {
if(i!=j){
do{
rand=(int)(Math.random()*TAMANO_POBLACION);
MADRE[i]=POBLACION_INICIAL[rand];
System.out.println("Seleccionando GENES DE POBLACION INICIAL PARA MADRE: "+MADRE[i]);
}while(MADRE[i]==PADRE[j]);
}
}
}
/*for (int i = 0; i < TAMANO_PROGENITOR; i++) {
for (int j = 0; j < TAMANO_PROGENITOR-1; j++) {
rand=(int)(Math.random()*TAMANO_PROGENITOR);
MADRE[i]=POBLACION_INICIAL[rand];
}
}*/
System.out.println("\n");
//MADRE=verificacionProgenitorMADRE.evaluarProgenitor(MADRE, TAMANO_PROGENITOR, POBLACION_INICIAL, TAMANO_POBLACION);
//MOSTRANDO CROMOSOMA MADRE
System.out.print("PROGENITOR MADRE: ");
for (int i = 0; i < TAMANO_PROGENITOR; i++) {
System.out.print(MADRE[i]+" ");
}
System.out.println("\n");
/**************************/
/***** CRUCE **********
***********************/
System.out.println("************************************************************************");
System.out.println("*********** EMPEZANDO PROCESO DE CRUCE Y MUTACION DE GEN PADRE CON GEN MADRE*******");
System.out.println("************************************************************************\n");
int NUEVO_PADRE[] = new int[TAMANO_PROGENITOR];
int nuevopadre[] = new int[TAMANO_PROGENITOR];
int contador=1;
funcionFitness.setPadre(PADRE, TAMANO_PROGENITOR);
do{
for (int i = 0; i < TAMANO_PROGENITOR-1; i++) {
nuevopadre=funcionFitness.getNuevoPadre();
NUEVO_PADRE[i]=nuevopadre[(int)(Math.random()*TAMANO_PROGENITOR)]+rate;
System.out.print("CRUZANDO DESDE PADRE: "+NUEVO_PADRE[i]+" ");
NUEVO_PADRE[i+1]=MADRE[(int)(Math.random()*TAMANO_PROGENITOR)] +rate;
System.out.print("CRUZANDO DESDE MADRE: "+NUEVO_PADRE[i+1]+" ");
System.out.print("\n***** NUEVO PADRE: **** \n");
for (int j = 0; j < TAMANO_PROGENITOR; j++) {
System.out.print(NUEVO_PADRE[j]+" ");
}
funcionFitness.setPadre(NUEVO_PADRE, TAMANO_PROGENITOR);
System.out.println("");
}
System.out.println("");
System.out.println("GENERACION: "+contador);
contador++;
temp2=funcionFitness.evaluarFuncionFitness(NUEVO_PADRE, TAMANO_PROGENITOR);
}while( temp2 == 0 );
System.out.print("GEN SELECCIONADO! ");
for (int i = 0; i < TAMANO_PROGENITOR; i++) {
System.out.print(NUEVO_PADRE[i] + " ");
}
System.out.println("\n");
}
}