Poprawa

raport.md

@@ -1,50 +1,85 @@
-#Podprojekt Szi
-
-###Opis
-
-Tematem podprojektu jest rozpoznawanie posiłków.
-Użyty jest algorytm genetyczny.
-
-###Dane
-
-Posiłki, ich nazwa oraz rodzaj.
-
-#####
-
-    menu = Context.fromstring(''' |meat|salad|meal|drink|cold|hot |
-                       Pork       |  X |     |  X |     |    |  X |
-                       Espresso   |    |     |    |  X  |    |  X |
-                       Green Tea  |    |     |    |  X  | X  |    |
-                       Greek Salad|    |  X  |  X |     | X  |    |
-                       Pizza      |    |     |  X |     |    |  X |''')
-
-
-
-###Implementacja
-
-Główna część:
-#####
-
-    gen_num = 20    #generations
-    gen_sol = 6     #solutions
-    gen_par_mating = 2  #how many solutions we select
-    
-    mut_per_gen = 10
-    mut_num_gen = None
-    
-    crossover = "two_points"
-    muta_type = "scramble"
-    par_keep = 1 #keep only one parent
-    
-    init_range_l = -2 #low
-    init_range_h = -5 #high
-    ...
-    
- 
-###Biblioteki
-
-* concepts
-* pygad     (algorytm genetyczny)
-* random
-* numpy
-
+# Podprojekt Szi
+
+### Opis
+
+Tematem podprojektu jest rozpoznawanie posiłków.
+Użyty jest algorytm genetyczny.
+
+### Dane
+
+Posiłki, ich nazwa oraz rodzaj.
+
+#####
+
+    menu = Context.fromstring(''' |meat|salad|meal|drink|cold|hot |
+                       Pork       |  X |     |  X |     |    |  X |
+                       Espresso   |    |     |    |  X  |    |  X |
+                       Green Tea  |    |     |    |  X  | X  |    |
+                       Greek Salad|    |  X  |  X |     | X  |    |
+                       Pizza      |    |     |  X |     |    |  X |''')
+
+
+Za pomocy graphviz możemy narysować grafy z poniższego kodu:  
+#####
+
+    digraph Lattice {
+	node [label="" shape=circle style=filled width=.25]
+	edge [dir=none labeldistance=1.5 minlen=2]
+	c0
+	c1
+	c1 -> c1 [color=transparent headlabel=Pork labelangle=270]
+	c1 -> c1 [color=transparent labelangle=90 taillabel=meat]
+	c1 -> c0
+	c2
+	c2 -> c2 [color=transparent headlabel="Green Tea" labelangle=270]
+	c2 -> c2 [color=transparent labelangle=90 taillabel=cold]
+	c2 -> c0
+	c3
+	c3 -> c3 [color=transparent headlabel="Greek Salad" labelangle=270]
+	c3 -> c3 [color=transparent labelangle=90 taillabel=salad]
+	c3 -> c0
+	c4
+	c4 -> c4 [color=transparent headlabel=Espresso labelangle=270]
+	c4 -> c4 [color=transparent labelangle=90 taillabel=drink]
+	c4 -> c2
+	c5
+	c5 -> c1
+	c5 -> c3
+	c5 -> c4
+    }
+
+Dane testowe: 
+##
+    func_input = ['meal']
+Dane wyjściowe: 
+##
+    ['Pork', 'Greek Salad', 'Pizza']
+
+### Implementacja
+
+Główna część:
+#####
+
+    gen_num = 20    #generations
+    gen_sol = 6     #solutions
+    gen_par_mating = 2  #how many solutions we select
+    
+    mut_per_gen = 10
+    mut_num_gen = None
+    
+    crossover = "two_points"
+    muta_type = "scramble"
+    par_keep = 1 #keep only one parent
+    
+    init_range_l = -2 #low
+    init_range_h = -5 #high
+    ...
+    
+ 
+### Biblioteki
+
+* concepts
+* pygad     (algorytm genetyczny)
+* random
+* numpy
+