from genetyczny.funkcje import * from easygui import * from genetyczny.Data import Data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib.animation as animation def start(data, wheel): ileGeneracji = 500 ileWPopulacji = 16 fragment = 0.5 mutacja = 0.05 unbox = 1 data.kordyWozka = (wheel.ns, wheel.we) data.jakLiczycKoszt = unbox randomPopulation = genRandomPopulation(data, ileWPopulacji) for i in range(ileGeneracji): if i == 0: best2 = dwieNajlepsze(randomPopulation, data) else: x = genPopulacje(data,best2[0], best2[1], ileWPopulacji, fragment, mutacja) best2 = dwieNajlepsze(x, data) del x data.histZmian.append(data.best[1]) rysujWykres(data, ileGeneracji, 0, 2000) def zbierzBox(gen,data, moves, kordStartowy): regalKordy = gen.kordy star = AStar() mapForAStar = data.astarMap[:] mapForAStar[regalKordy[0]][regalKordy[1]] = 0 path = star.search([kordStartowy[0], kordStartowy[1]], regalKordy, mapForAStar, 1, 1) cns = kordStartowy[0] cwe = kordStartowy[1] value = path[cns][cwe] while True: if cns > 0 and path[cns - 1][cwe] == (value + 1): cns = cns - 1 moves.append(1) value = value + 1 continue if cns < (len(mapForAStar) - 1) and path[cns + 1][cwe] == (value + 1): cns = cns + 1 moves.append(2) value = value + 1 continue if cwe > 0 and path[cns][cwe - 1] == (value + 1): cwe = cwe - 1 moves.append(3) value = value + 1 continue if cwe < (len(mapForAStar[0]) - 1) and path[cns][cwe + 1] == (value + 1): cwe = cwe + 1 moves.append(4) value = value + 1 continue break mapForAStar[regalKordy[0]][regalKordy[1]] = 1 # wyszukiwanie ścieżki z miejsca podjęcia paczki do regału # zmienna path posiada macierz oraz kroki podjęte przez wózek path = star.search([regalKordy[0], regalKordy[1]], gen.kordyUnboxa, mapForAStar, 1, 1) #mapForAStar[where[0]][where[1]] = 1 value = path[cns][cwe] while True: if(value == 0): if(path[cns - 1][cwe] == 1): cns = cns - 1 elif(path[cns + 1][cwe] == 1): cns = cns + 1 elif(path[cns][cwe - 1] == 1): cwe = cwe - 1 elif(path[cns][cwe + 1] == 1): cwe = cwe + 1 value = path[cns][cwe] continue if cns > 0 and path[cns - 1][cwe] == (value + 1): cns = cns - 1 moves.append(1) value = value + 1 continue if cns < (len(mapForAStar) - 1) and path[cns + 1][cwe] == (value + 1): cns = cns + 1 moves.append(2) value = value + 1 continue if cwe > 0 and path[cns][cwe - 1] == (value + 1): cwe = cwe - 1 moves.append(3) value = value + 1 continue if cwe < (len(mapForAStar[0]) - 1) and path[cns][cwe + 1] == (value + 1): cwe = cwe + 1 moves.append(4) value = value + 1 continue break def rysujWykres(data, x, yStart, yEnd): plt.axis([0, x,yStart, yEnd]) for i in range(0, len(data.doWykresu) - 1): y = data.doWykresu[i] x = i plt.scatter(x, y) plt.pause(0.0001) plt.show() def okno(): good = True fieldValues = multenterbox("Wprowadź warunki początkowe", "Start algorytmu genetycznego", ["Ile chrom. w generacji", "Wielkosc dziedziczonego fragmentu (x>0 and x<1)", "Wartosc mutacji (x>0 and x<1)", "Unbox: (0or 1 or 2 or 2)", "Ile generacji"]) if(fieldValues[0].isnumeric() and (fieldValues[0]!="")): good = False elif(good==True): msgbox("Wartość nie jest liczbą", "Błąd") good = False if(fieldValues[1].isnumeric() and (fieldValues[1]!="")): if((int(fieldValues[1])<=0) and (good==True) and (int(fieldValues[1])>= 1)): msgbox("Zla wartosc fragmentu") good = False elif (good == True): msgbox("Wartość nie jest liczbą", "Błąd") good = False if(fieldValues[2].isnumeric() and (fieldValues[2]!="")): if((int(fieldValues[1])<=0) and (good==True) and (int(fieldValues[1])>= 1)): msgbox("Zla wartosc mutacji") good = False elif (good == True): msgbox("Wartość nie jest liczbą", "Błąd") good = False if(fieldValues[3].isnumeric() and (fieldValues[3]!="")): if(((int(fieldValues[3]) != 0) or (int(fieldValues[3]) != 1) or (int(fieldValues[3]) != 2) or (int(fieldValues[3]) != 3)) and (good==True)): msgbox("Zla wartosc unboxa") good = False elif (good == True): msgbox("Wartość nie jest liczbą", "Błąd") good = False if(fieldValues[4].isnumeric() and (fieldValues[4]!="")): pass else: msgbox("Wartość nie jest liczbą", "Błąd") good = False if(good == True): return [fieldValues[0], fieldValues[1], fieldValues[2],fieldValues[3]]