Enviado em 15/06/2020 - 14:59h
Estou com um problema num exercício sobre algorítimo genético, preciso mostra a melhor frase o professor deu o algorítimo com uma frase, só preciso colocar mais duas e calcular qual é a melhor. A alteração tem que ser feita na função calculaAdaptabilidade, se alguém puder dar uma luz, pois não consegui entender quase nada. Obrigado!
import random
import math
_POPULACAO = 100
_CROMOSSOMO = 28
_CONDICAO_PARADA = 1000
_MAXIMO_MUTACOES = 10
_ALFABETO = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVXWY '
_INICIO = 'WDLMNLT DTJBKWIRZREZLMQCO P '
_ALVO = 'METHINKS IT IS LIKE A WEASEL'
def geraPopulacaoInicial():
cromossomos = []
for i in range(_POPULACAO):
cromossomo = []
for j in range( 28 ):
cromossomo.append( _INICIO[j] )
cromossomos.append( cromossomo[:] )
return cromossomos[:]
# Quanto mais letras mais adaptado
def calculaAdaptabilidade( populacao ):
indice = []
for i in range( _POPULACAO ):
indice.append(0)
for i in range( _POPULACAO ):
indiceElemento = 1
incremento = 1
w = 1
for j in range( _CROMOSSOMO ):
if populacao[i][j] == _ALVO[j]:
incremento = incremento+1000+w*100
w = w+1
valor = int( math.floor(incremento) )
indice[i] = indiceElemento+valor
return indice[:]
def mostraMelhorDaGeracao( condicaoParada, populacao, adaptabilidade ):
melhor = 0
j = 0
posicao = 0
for i in adaptabilidade:
if i > melhor:
melhor = i
posicao = j
j = j + 1
print( "Melhor cromossomo " + str( posicao ) + " da " + str( condicaoParada ) + " geração, com indice = " + str( melhor ) )
texto = ""
for j in populacao[posicao]:
texto = texto + j
print (texto)
def somaIndices( adaptabilidade ):
somatorio = 0
for i in adaptabilidade:
somatorio = somatorio + i
return somatorio
def substituiPelaMelhor(populacao, adaptabilidade ):
melhor = 0
j = 0
posicao = 0
for i in adaptabilidade:
if i > melhor:
melhor = i
posicao = j
j = j + 1
melhor = populacao[posicao][:]
for i in range( _POPULACAO ):
populacao[i] = melhor[:]
def geraCrossingOver( populacao, adaptabilidade ):
soma = somaIndices( adaptabilidade )
print( "Soma dos indices: " + str(soma) )
novaGeracao = []
cruzamentos = _POPULACAO / 2
for i in range( int(cruzamentos) ):
filhoA = []
filhoB = []
sorteioPai = int( math.floor( random.random() * soma ) )
sorteioMae = int( math.floor( random.random() * soma ) )
# pai
indicePai = 0;
while ( sorteioPai > 0 ):
sorteioPai = sorteioPai - adaptabilidade[ indicePai ]
indicePai = indicePai + 1
if indicePai < 0:
indicePai = 0
if indicePai > (_CROMOSSOMO-1):
indicePai = (_CROMOSSOMO-1)
# mae
indiceMae = 0;
while ( sorteioMae > 0 ):
sorteioMae = sorteioMae - adaptabilidade[ indiceMae ]
indiceMae = indiceMae + 1
if indiceMae < 0:
indiceMae = 0
if indiceMae > (_CROMOSSOMO-1):
indiceMae = (_CROMOSSOMO-1)
# Crossing over em si
pai = populacao[ indicePai ]
mae = populacao[ indiceMae ]
pontoDeCrossing = 3+int( math.floor( random.random() * (_CROMOSSOMO-6 ) ) )
for i in range( pontoDeCrossing ):
filhoA.append( pai[i] )
filhoB.append( mae[i] )
for i in range( pontoDeCrossing, _CROMOSSOMO ):
filhoA.append( mae[i] )
filhoB.append( pai[i] )
novaGeracao.append( filhoA[:] )
novaGeracao.append( filhoB[:] )
populacao = novaGeracao[:]
def geraMutacoes( populacao ):
quantidadeMutacoes = int( math.ceil( random.random()*_MAXIMO_MUTACOES ) )
for i in range( quantidadeMutacoes ):
vitima = int( math.floor( random.random()*_POPULACAO ) )
locusGene = int( math.floor( random.random()*_CROMOSSOMO ) )
geneMutante = _ALFABETO[int( math.floor( random.random()*len(_ALFABETO) ) )]
populacao[vitima][locusGene] = geneMutante
# Funcao principal
def main():
condicaoParada = _CONDICAO_PARADA
# Inicializo a minha população de cromossomos
populacao = geraPopulacaoInicial()
while (condicaoParada>0):
adaptabilidade = calculaAdaptabilidade(populacao)
mostraMelhorDaGeracao( condicaoParada, populacao, adaptabilidade )
substituiPelaMelhor( populacao, adaptabilidade )
# geraCrossingOver( populacao, adaptabilidade )
geraMutacoes( populacao )
condicaoParada = condicaoParada-1
if __name__ == '__main__':
main()
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