1 | // ============================================================= // |
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2 | // // |
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3 | // File : MP_Generation.cxx // |
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4 | // Purpose : // |
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5 | // // |
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6 | // Institute of Microbiology (Technical University Munich) // |
---|
7 | // http://www.arb-home.de/ // |
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8 | // // |
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9 | // ============================================================= // |
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10 | |
---|
11 | #include "MP_probe.hxx" |
---|
12 | #include "MP_externs.hxx" |
---|
13 | #include "MultiProbe.hxx" |
---|
14 | #include <arb_progress.h> |
---|
15 | |
---|
16 | probe_combi_statistic *Generation::single_in_generation(probe_combi_statistic *field) { |
---|
17 | bool result = true; |
---|
18 | |
---|
19 | if (!dup_tree) |
---|
20 | return NULp; |
---|
21 | |
---|
22 | dup_tree->insert(field, result); // dup_tree muss fuer jede Generation neu erstellt werden !!!! |
---|
23 | // dieser Aufruf wird nur zur Vermeidung von doppelten |
---|
24 | // Sondenkombis benoetigt |
---|
25 | if (result) // wenn result, dann in generation einmalig |
---|
26 | return field; |
---|
27 | |
---|
28 | return NULp; // field ist ein Duplikat |
---|
29 | } |
---|
30 | |
---|
31 | void Generation::print() { |
---|
32 | for (int i=0; i<probe_combi_array_length; i++) |
---|
33 | probe_combi_stat_array[i]->print(); |
---|
34 | } |
---|
35 | |
---|
36 | void Generation::check_for_results() { |
---|
37 | for (int i=0; i<probe_combi_array_length; i++) { |
---|
38 | if (probe_combi_stat_array[i]) { |
---|
39 | mp_main->get_p_eval()->insert_in_result_list(probe_combi_stat_array[i]); |
---|
40 | } |
---|
41 | } |
---|
42 | } |
---|
43 | |
---|
44 | bool Generation::calcFitness(bool use_genetic_algo, double old_avg_fit) { |
---|
45 | // returns true if aborted |
---|
46 | // |
---|
47 | // (roulette_wheel wird am Ende neu initialisiert) |
---|
48 | |
---|
49 | arb_progress progress(static_cast<long>(probe_combi_array_length)); |
---|
50 | double fitness = 0; |
---|
51 | |
---|
52 | for (int i=0; i<probe_combi_array_length; i++) { |
---|
53 | double dummy = probe_combi_stat_array[i]->calc_fitness(mp_gl_awars.no_of_probes); |
---|
54 | fitness += dummy; |
---|
55 | |
---|
56 | if (i==0) |
---|
57 | min_fit = max_fit = dummy; |
---|
58 | |
---|
59 | if (dummy < min_fit) |
---|
60 | min_fit = dummy; |
---|
61 | else if (dummy > max_fit) |
---|
62 | max_fit = dummy; |
---|
63 | |
---|
64 | if (MP_aborted(generation_counter, old_avg_fit, min_fit, max_fit, progress)) { |
---|
65 | probe_combi_array_length = i-1; |
---|
66 | return true; |
---|
67 | } |
---|
68 | progress.inc(); |
---|
69 | } |
---|
70 | |
---|
71 | if (use_genetic_algo) { |
---|
72 | average_fitness = fitness / (double)probe_combi_array_length; |
---|
73 | |
---|
74 | deviation = 0; |
---|
75 | |
---|
76 | |
---|
77 | #ifdef USE_LINEARSCALING |
---|
78 | double dev = 0; |
---|
79 | double a = 0, |
---|
80 | b = 0; |
---|
81 | #ifdef USE_SIGMATRUNCATION |
---|
82 | for (i=0; i<probe_combi_array_length; i++) { // Berechnung der Abweichung nach Goldberg S.124 |
---|
83 | dev = probe_combi_stat_array[i]->get_fitness() - average_fitness; |
---|
84 | dev = dev * dev; |
---|
85 | deviation += dev; |
---|
86 | } |
---|
87 | deviation = (1.0 / (double)((double)i - 1.0)) * deviation; |
---|
88 | deviation = sqrt(deviation); |
---|
89 | |
---|
90 | for (i=0; i<probe_combi_array_length; i++) // sigma_truncation nur auf schlechte Kombis anwenden ??? |
---|
91 | probe_combi_stat_array[i]->sigma_truncation(average_fitness, deviation); |
---|
92 | #endif |
---|
93 | // lineare Skalierung auf fitness anwenden !!! |
---|
94 | // Skalierung erfolgt nach der Formel fitness'= a*fitness + b |
---|
95 | |
---|
96 | prescale(&a, &b); // Koeffizienten a und b berechnen |
---|
97 | #endif |
---|
98 | |
---|
99 | for (int i=0; i<probe_combi_array_length; i++) { |
---|
100 | #ifdef USE_LINEARSCALING |
---|
101 | probe_combi_stat_array[i]->scale(a, b); |
---|
102 | #endif |
---|
103 | probe_combi_stat_array[i]->calc_expected_children(average_fitness); |
---|
104 | } |
---|
105 | |
---|
106 | init_roulette_wheel(); |
---|
107 | } |
---|
108 | return false; |
---|
109 | } |
---|
110 | |
---|
111 | void Generation::prescale(double *a, double *b) { // berechnet Koeffizienten fuer lineare Skalierung |
---|
112 | double delta = 0; |
---|
113 | |
---|
114 | if ((min_fit > C_MULT * average_fitness - max_fit) / (C_MULT - 1.0)) { // nach Goldberg S.79 |
---|
115 | delta = max_fit - average_fitness; // Normale Skalierung |
---|
116 | *a = (C_MULT - 1.0) * average_fitness / delta; |
---|
117 | *b = average_fitness * (max_fit - C_MULT * average_fitness) / delta; |
---|
118 | } |
---|
119 | else { // Skalieren soweit moeglich |
---|
120 | delta = average_fitness - min_fit; |
---|
121 | *a = average_fitness / delta; |
---|
122 | *b = -min_fit * average_fitness / delta; |
---|
123 | } |
---|
124 | } |
---|
125 | |
---|
126 | void Generation::init_roulette_wheel() { |
---|
127 | int i=0; |
---|
128 | |
---|
129 | len_roulette_wheel = 0; |
---|
130 | while (i<probe_combi_array_length) |
---|
131 | len_roulette_wheel += (int)(MULTROULETTEFACTOR * (probe_combi_stat_array[i++]->get_expected_children())); // um aus z.B. 4,2 42 zu machen |
---|
132 | } |
---|
133 | |
---|
134 | probe_combi_statistic *Generation::choose_combi_for_next_generation() { |
---|
135 | int random_help = get_random(0, len_roulette_wheel-1), |
---|
136 | i; |
---|
137 | |
---|
138 | for (i=0; i<probe_combi_array_length; i++) { // in einer Schleife bis zu den betreffenden Elementen vordringen (Rouletterad !!!) |
---|
139 | random_help -= (int) (MULTROULETTEFACTOR * probe_combi_stat_array[i]->get_expected_children()); |
---|
140 | |
---|
141 | if (random_help <= 0) { |
---|
142 | if (probe_combi_stat_array[i]->ok_for_next_gen(len_roulette_wheel)) { |
---|
143 | return probe_combi_stat_array[i]; |
---|
144 | } |
---|
145 | else { |
---|
146 | random_help = get_random(0, len_roulette_wheel-1); |
---|
147 | i = -1; |
---|
148 | } |
---|
149 | } |
---|
150 | } |
---|
151 | |
---|
152 | return NULp; |
---|
153 | } |
---|
154 | |
---|
155 | Generation *Generation::create_next_generation() { |
---|
156 | Generation *child_generation = new Generation(MAXPOPULATION, generation_counter+1); |
---|
157 | probe_combi_statistic *first_child_pcs = NULp, |
---|
158 | *second_child_pcs = NULp, |
---|
159 | *orig1 = NULp, |
---|
160 | *orig2 = NULp; |
---|
161 | int cnt = 0; |
---|
162 | #ifdef USE_DUP_TREE |
---|
163 | bool res; |
---|
164 | #endif |
---|
165 | |
---|
166 | while (len_roulette_wheel > 1) { // kann kleiner sein, wenn Population kleiner als MAXPOPULATION |
---|
167 | cnt++; |
---|
168 | orig1 = choose_combi_for_next_generation(); |
---|
169 | orig2 = choose_combi_for_next_generation(); |
---|
170 | |
---|
171 | if (! orig1 && ! orig2) break; |
---|
172 | else if (!orig1 && orig2) { |
---|
173 | orig1 = orig2; |
---|
174 | orig2 = NULp; |
---|
175 | } |
---|
176 | |
---|
177 | delete first_child_pcs; |
---|
178 | delete second_child_pcs; |
---|
179 | first_child_pcs = second_child_pcs = NULp; |
---|
180 | |
---|
181 | first_child_pcs = orig1->duplicate(); |
---|
182 | if (orig2) |
---|
183 | second_child_pcs = orig2->duplicate(); |
---|
184 | |
---|
185 | if (orig2 && get_random(1, 100) <= CROSSOVER_WS) { // Crossover durchfueheren |
---|
186 | first_child_pcs->crossover_Probes(second_child_pcs); |
---|
187 | first_child_pcs->init_life_counter(); // wenn Crossover durchgefuehrt wird, dann Lebensdauer wieder initialisieren, da |
---|
188 | second_child_pcs->init_life_counter(); // sich die Gene veraendert haben |
---|
189 | len_roulette_wheel -= orig1->sub_expected_children(0.5); // Verfahren nach Goldberg S.115 |
---|
190 | len_roulette_wheel -= orig2->sub_expected_children(0.5); |
---|
191 | } |
---|
192 | else { |
---|
193 | first_child_pcs->sub_life_counter(); // Gene gleich geblieben => Lebensdauer verkuerzen |
---|
194 | len_roulette_wheel -= orig1->sub_expected_children(1.0); // nur tatsaechlich subtrahierte Zahl abziehen !!! |
---|
195 | |
---|
196 | if (orig2) { |
---|
197 | second_child_pcs->sub_life_counter(); |
---|
198 | len_roulette_wheel -= orig2->sub_expected_children(1.0); |
---|
199 | } |
---|
200 | } |
---|
201 | |
---|
202 | first_child_pcs->mutate_Probe(); // fuer jede Position wird mit 1/MUTATION_WS eine Mutation durchgefuehrt. |
---|
203 | if (orig2) // Mutationen durchfuehren |
---|
204 | second_child_pcs->mutate_Probe(); |
---|
205 | |
---|
206 | #ifdef USE_DUP_TREE |
---|
207 | |
---|
208 | res = true; |
---|
209 | if (child_generation->get_dup_tree()->insert(first_child_pcs, res, 0)) { |
---|
210 | if (!child_generation->insert(first_child_pcs)) // Population schon auf MAXPOPULATION |
---|
211 | break; |
---|
212 | } |
---|
213 | |
---|
214 | res = true; |
---|
215 | if (child_generation->get_dup_tree()->insert(second_child_pcs, res, 0)) { |
---|
216 | if (orig2 && !child_generation->insert(second_child_pcs)) break; |
---|
217 | } |
---|
218 | |
---|
219 | #else |
---|
220 | if (!child_generation->insert(first_child_pcs)) // Population schon auf MAXPOPULATION |
---|
221 | break; |
---|
222 | |
---|
223 | if (orig2) |
---|
224 | if (!child_generation->insert(second_child_pcs)) |
---|
225 | break; |
---|
226 | |
---|
227 | #endif |
---|
228 | } |
---|
229 | |
---|
230 | delete first_child_pcs; |
---|
231 | delete second_child_pcs; |
---|
232 | |
---|
233 | if (len_roulette_wheel <= 1) |
---|
234 | child_generation->set_length(); // probe_combi_array_length muss andere laenge bekommen |
---|
235 | |
---|
236 | return child_generation; |
---|
237 | } |
---|
238 | |
---|
239 | void Generation::gen_determ_combis(int beg, int len, int &pos_counter, probe_combi_statistic *p) { |
---|
240 | int i, j; |
---|
241 | probe_combi_statistic *bastel_probe_combi; |
---|
242 | |
---|
243 | if (len == 0) { |
---|
244 | probe_combi_stat_array[pos_counter++] = p; |
---|
245 | return; |
---|
246 | } |
---|
247 | |
---|
248 | for (i=beg; i <= mp_main->get_p_eval()->get_pool_length() - len; i++) { |
---|
249 | bastel_probe_combi = new probe_combi_statistic; |
---|
250 | |
---|
251 | for (j=0; j < mp_gl_awars.no_of_probes - len; j++) // LOOP_VECTORIZED[!<6.0] |
---|
252 | bastel_probe_combi->set_probe_combi(j, p->get_probe_combi(j)); |
---|
253 | |
---|
254 | if (len == mp_gl_awars.no_of_probes || |
---|
255 | (mp_main->get_p_eval()->get_probe_pool())[i]->probe_index |
---|
256 | != |
---|
257 | bastel_probe_combi->get_probe_combi(mp_gl_awars.no_of_probes - len - 1)->probe_index) |
---|
258 | { |
---|
259 | bastel_probe_combi->set_probe_combi(mp_gl_awars.no_of_probes - len, (mp_main->get_p_eval()->get_probe_pool())[i]); |
---|
260 | gen_determ_combis(i+1, len-1, pos_counter, bastel_probe_combi); |
---|
261 | } |
---|
262 | |
---|
263 | if (len != 1) |
---|
264 | delete bastel_probe_combi; |
---|
265 | } |
---|
266 | } |
---|
267 | |
---|
268 | bool Generation::insert(probe_combi_statistic *pcs) { |
---|
269 | if (last_elem == MAXPOPULATION) |
---|
270 | return false; |
---|
271 | |
---|
272 | probe_combi_stat_array[last_elem++] = pcs->duplicate(); |
---|
273 | probe_combi_array_length = last_elem; |
---|
274 | |
---|
275 | return true; |
---|
276 | } |
---|
277 | |
---|
278 | void Generation::init_valuation() { |
---|
279 | int i, counter = 0; |
---|
280 | probe *random_probe; |
---|
281 | int zw_erg; |
---|
282 | int pos = 0; |
---|
283 | |
---|
284 | probe_combi_statistic *pcs; |
---|
285 | |
---|
286 | if (probe_combi_array_length < MAXINITPOPULATION) { |
---|
287 | gen_determ_combis(0, mp_gl_awars.no_of_probes, pos, NULp); // probe_combi_stat_array ist danach gefuellt !!! |
---|
288 | |
---|
289 | probe_combi_array_length = pos; |
---|
290 | |
---|
291 | return; // aufruf der funktion fuer die letzte Generation |
---|
292 | } |
---|
293 | |
---|
294 | counter = 0; |
---|
295 | pcs = new probe_combi_statistic; |
---|
296 | |
---|
297 | while (counter < probe_combi_array_length) { // Hier erfolgt die Generierung des probe_combi_stat_array |
---|
298 | for (i=0; i<mp_gl_awars.no_of_probes; i++) { |
---|
299 | zw_erg = get_random(0, mp_main->get_p_eval()->get_pool_length()-1); |
---|
300 | random_probe = (mp_main->get_p_eval()->get_probe_pool())[zw_erg]; |
---|
301 | pcs->set_probe_combi(i, random_probe); |
---|
302 | } |
---|
303 | |
---|
304 | if (pcs->check_duplicates(dup_tree)) { // 2 gleiche Sonden in der Kombination => nicht verwendbar |
---|
305 | probe_combi_stat_array[counter++] = pcs; |
---|
306 | if (counter < probe_combi_array_length) |
---|
307 | pcs = new probe_combi_statistic; |
---|
308 | } |
---|
309 | } |
---|
310 | } |
---|
311 | |
---|
312 | Generation::Generation(int len, int gen_nr) { |
---|
313 | memset((char *)this, 0, sizeof(Generation)); |
---|
314 | |
---|
315 | probe_combi_array_length = len; |
---|
316 | probe_combi_stat_array = new probe_combi_statistic*[probe_combi_array_length]; // probe_combi_array_length entspricht |
---|
317 | // der Groesse der Ausgangspopulation |
---|
318 | memset(probe_combi_stat_array, 0, probe_combi_array_length * sizeof(probe_combi_statistic*)); // Struktur mit 0 initialisieren. |
---|
319 | generation_counter = gen_nr; |
---|
320 | |
---|
321 | #ifdef USE_DUP_TREE |
---|
322 | dup_tree = new GenerationDuplicates(mp_main->get_p_eval()->get_size_sondenarray()); // nur wenn sondenkombis nur einmal |
---|
323 | // in der Generation vorkommen duerfen |
---|
324 | #endif |
---|
325 | |
---|
326 | } |
---|
327 | |
---|
328 | Generation::~Generation() { |
---|
329 | int i; |
---|
330 | |
---|
331 | for (i=0; i<probe_combi_array_length; i++) |
---|
332 | delete probe_combi_stat_array[i]; |
---|
333 | |
---|
334 | delete [] probe_combi_stat_array; |
---|
335 | delete dup_tree; |
---|
336 | } |
---|