AI/genetyczny/funkcje.py

from Mapa.unboxOnTheFloor import UnboxOnTheFloor
from genetyczny.Gene import Gene
from Mapa.box import Box
from AStar import AStar
import random
import numpy





def generateGeny(data):
    geny = []
    zajeteRegaly = data.zajeteRegaly[:]
    for r in zajeteRegaly:
        g = Gene()
        g.kordy = r
        g.unbox1 = policzCost(data.astarMap,r,data.unbox[0])
        if(len(data.unbox) > 1):
            g.unbox2 = policzCost(data.astarMap,r,data.unbox[1])
        geny.append(g)
    return geny

def znajdzUnbox(data,mapa):
    unboxy = []
    iterator = 0
    ostatniWiersz = len(mapa) -1
    for x in mapa[ostatniWiersz]:
        if (isinstance(x, UnboxOnTheFloor)):
            unboxy.append((ostatniWiersz, iterator))
        iterator += 1

    data.unbox = unboxy



def policzCost(mapaBoxy, poczatek, koniec):
    astar = AStar()
    koszt = astar.search(poczatek, koniec, mapaBoxy, 1, 0)
    return koszt

def genRandomChromosome(data):
    chromosome = generateGeny(data)
    random.shuffle(chromosome)
    unboxLastGen = None

    for gen in chromosome:
        gen.unboxWczesniejszegoGenu = unboxLastGen
        krotkaKosztJakiUnbox = wybierzUnbox(gen, data.jakLiczycKoszt)
        unboxLastGen = krotkaKosztJakiUnbox[1]
        gen.kordyUnboxa = data.unbox[krotkaKosztJakiUnbox[1]]
    return chromosome

def genRandomPopulation(data, ileWPopulacji):
    populacja = []
    for i in range(ileWPopulacji):
        populacja.append(genRandomChromosome(data))
    return populacja


def fitness(chromosome, data):
    koszt = 0
    unboxPoprzedniegoGenu = None

    for item, gen in enumerate(chromosome):
        if(item == 0):
            koszt += policzCost(data.astarMap, data.kordyWozka, gen.kordy)
            krotkaKosztJakiUnbox = wybierzUnbox(gen, data.jakLiczycKoszt)
            koszt += krotkaKosztJakiUnbox[0]
            unboxPoprzedniegoGenu = krotkaKosztJakiUnbox[1]

        else:
            if unboxPoprzedniegoGenu == 0:
                koszt += gen.unbox1
            elif unboxPoprzedniegoGenu == 1:
                koszt += gen.unbox2

            krotkaKosztJakiUnbox = wybierzUnbox(gen, data.jakLiczycKoszt)
            koszt += krotkaKosztJakiUnbox[0]
            unboxPoprzedniegoGenu = krotkaKosztJakiUnbox[1]


    return koszt

def wybierzUnbox(gen, jakLiczycKoszt): #funkcja ustawiajaca jaki unbox
    if(jakLiczycKoszt == 0):
        x = random.choice([gen.unbox1, gen.unbox2])
        if(x == gen.unbox1):
            y = 0
        else:
            y= 1
        return (x,y)
    elif(jakLiczycKoszt == 1):
        return (gen.unbox1,0)
    elif(jakLiczycKoszt == 2):
        return  (gen.unbox2,1)
    elif(jakLiczycKoszt == 3):
        x = min(gen.unbox1,gen.unbox2)
        if(x == gen.unbox1):
            y = 0
        else:
            y = 1
        return (x,y)

def randomBox(mapa, regals, ile):

    regals = regals
    mapa = mapa
    tupleList = []
    ileRegalow = len(regals)
    iteration = 0

    while iteration < ileRegalow and iteration < ile:
        regal = random.choice(regals)
        if regal in tupleList:
            continue
        else:
            tupleList.append(regal)
            iteration+=1

    for (i,j,x) in tupleList:
        box = Box()
        mapa[i][j].put(box)
    """
    for t in tupleList:
        listaRegalow.append((t[0],t[1]))
    data.zajeteRegaly = listaRegalow
    """
    return mapa

def znajdzBox(mapa, regals):
    zajeteRegaly = []

    for (x,y,z) in regals:
        shelf = mapa[x][y]
        tmp = shelf.occupied
        if(tmp == True):
            zajeteRegaly.append((x,y))
    return zajeteRegaly

#wybiera z populacji dwa najlepsze chromosomy
def dwieNajlepsze(populacja, data):
    tmpPopulacja = populacja[:]
    chromFitness = []

    for chrom in populacja:
        chromFitness.append(fitness(chrom,data))

    bestValue = min(chromFitness)
    bestChromIndex = chromFitness.index(bestValue)
    pierwsza = tmpPopulacja[bestChromIndex]
    if (data.best == None):
        data.best = (pierwsza[:],bestValue)
    elif(data.best[1] > bestValue):
        data.best = (pierwsza[:],bestValue)
    data.doWykresu.append(bestValue)

    tmpPopulacja.pop(bestChromIndex)
    chromFitness.pop(bestChromIndex)

    bestValue = min(chromFitness)
    bestChromIndex = chromFitness.index(bestValue)
    druga = tmpPopulacja[bestChromIndex]
    tmpPopulacja.pop(bestChromIndex)
    chromFitness.pop(bestChromIndex)


    return (pierwsza, druga)

def genPopulacje(data,pierwszy, drugi, ileWPopulacji, fragmentLiczba, wspMutacji):
    ileWChrom = len(pierwszy)
    fragment = round(fragmentLiczba*ileWChrom)
    if(fragment == 1):
        fragment +=1
    nowaPopulacja = []

    for i in range(ileWPopulacji):
        nowaPopulacja.append(crossover(data,pierwszy,drugi,fragment, wspMutacji))

    return nowaPopulacja

def crossover(data,pierwszy, drugi, fragmentLiczba, wspMutacji):
    ileWChrom = len(pierwszy)
    tmp = random.randint(0, ileWChrom-fragmentLiczba)
    kordyFragment = (tmp,tmp+fragmentLiczba)
    nowyChrom = [Gene() for q in range(ileWChrom)]
    iterator = kordyFragment[1]
    pomIterator = kordyFragment[1]
    usedKordy = []
    for i in range(kordyFragment[0],kordyFragment[1]):
        nowyChrom[i].kordy = pierwszy[i].kordy
        nowyChrom[i].unbox1 = pierwszy[i].unbox1
        nowyChrom[i].unbox2 = pierwszy[i].unbox2
        usedKordy.append(pierwszy[i].kordy)

    for x in range(ileWChrom):
        if(iterator > ileWChrom - 1):
            iterator = 0
        if(pomIterator > ileWChrom - 1):
            pomIterator = 0
        if(nowyChrom[iterator].kordy == None and drugi[pomIterator].kordy not in usedKordy):
            nowyChrom[iterator].kordy = drugi[pomIterator].kordy
            nowyChrom[iterator].kordy = drugi[pomIterator].kordy
            nowyChrom[iterator].unbox1 = drugi[pomIterator].unbox1
            nowyChrom[iterator].unbox2 = drugi[pomIterator].unbox2
            iterator += 1
            pomIterator += 1
        else:
            pomIterator +=1

    nowyChrom = mutate(wspMutacji, nowyChrom)
    unboxLastGen = None

    for gen in nowyChrom:
        gen.unboxWczesniejszegoGenu = unboxLastGen
        krotkaKosztJakiUnbox = wybierzUnbox(gen, data.jakLiczycKoszt)
        unboxLastGen = krotkaKosztJakiUnbox[1]
        gen.kordyUnboxa = data.unbox[krotkaKosztJakiUnbox[1]]

    return nowyChrom


def updateMap(data, map, mapForAstar, regals):
    data.mapa = map

    znajdzUnbox(data, map)
    data.zajeteRegaly = znajdzBox(map, regals)
    data.astarMap = data.genMap(mapForAstar)

def mutate(wspMutacji, chrom): #w zaleznosci od tego jak wiele mutwac wybierz pary i zamien miejscami
    ileWChrom = len(chrom)
    ileZmian = round(ileWChrom * wspMutacji)
    for i in range(ileZmian):
        pom = None
        pierw = random.randint(0,ileWChrom - 1)
        drug = random.randint(0,ileWChrom - 1)
        pom = chrom[pierw]
        chrom[pierw] = chrom[drug]
        chrom[drug] = pom
    return chrom