Эксперименты lab2

lab2/expirements.py

@@ -0,0 +1,157 @@
+import math
+import os
+import shutil
+import statistics
+
+import numpy as np
+from gen import GARunConfig, genetic_algorithm
+from prettytable import PrettyTable
+
+
+def fitness_function(chromosome: np.ndarray) -> np.ndarray:
+    return chromosome[0] ** 2 + 2 * chromosome[1] ** 2
+
+
+# Базовая папка для экспериментов
+BASE_DIR = "experiments"
+
+# Параметры для экспериментов
+POPULATION_SIZES = [10, 25, 50, 100]
+PC_VALUES = [0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]  # вероятности кроссинговера
+PM_VALUES = [0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2]  # вероятности мутации
+
+# Количество запусков для усреднения результатов
+NUM_RUNS = 1
+
+# Базовые параметры (как в main.py)
+BASE_CONFIG = {
+    "x_min": np.array([-5.12, -5.12]),
+    "x_max": np.array([5.12, 5.12]),
+    "fitness_func": fitness_function,
+    "max_generations": 200,
+    "seed": None,  # None для случайности, т. к. всё усредняем
+    "minimize": True,
+    "fitness_avg_threshold": 0.05,  # критерий остановки
+    # при включенном сохранении графиков на время смотреть бессмысленно
+    # "save_generations": [1, 50, 199],
+}
+
+
+def run_single_experiment(
+    pop_size: int, pc: float, pm: float
+) -> tuple[float, float, float, float]:
+    """
+    Запускает несколько экспериментов с заданными параметрами и усредняет результаты.
+    Возвращает (среднее_время_в_мс, стд_отклонение_времени, среднее_поколений, стд_отклонение_поколений).
+    """
+    times = []
+    generations = []
+
+    for run_num in range(NUM_RUNS):
+        config = GARunConfig(
+            **BASE_CONFIG,
+            pop_size=pop_size,
+            pc=pc,
+            pm=pm,
+            results_dir=os.path.join(
+                BASE_DIR,
+                str(pop_size),
+                f"pc_{pc:.3f}",
+                f"pm_{pm:.3f}",
+                f"run_{run_num}",
+            ),
+        )
+
+        result = genetic_algorithm(config)
+        times.append(result.time_ms)
+        generations.append(result.generations_count)
+
+    # Вычисляем средние значения и стандартные отклонения
+    avg_time = statistics.mean(times)
+    std_time = statistics.stdev(times) if len(times) > 1 else 0.0
+    avg_generations = statistics.mean(generations)
+    std_generations = statistics.stdev(generations) if len(generations) > 1 else 0.0
+
+    return avg_time, std_time, avg_generations, std_generations
+
+
+def run_experiments_for_population(pop_size: int) -> PrettyTable:
+    """
+    Запускает эксперименты для одного размера популяции.
+    Возвращает таблицу результатов.
+    """
+    print(f"\nЗапуск экспериментов для популяции размером {pop_size}...")
+    print(f"Количество запусков для усреднения: {NUM_RUNS}")
+
+    # Создаем таблицу
+    table = PrettyTable()
+    table.field_names = ["Pc \\ Pm"] + [f"{pm:.3f}" for pm in PM_VALUES]
+
+    # Запускаем эксперименты для всех комбинаций Pc и Pm
+    for pc in PC_VALUES:
+        row = [f"{pc:.1f}"]
+        for pm in PM_VALUES:
+            print(f"  Эксперимент: pop_size={pop_size}, Pc={pc:.1f}, Pm={pm:.3f}")
+            avg_time, std_time, avg_generations, std_generations = (
+                run_single_experiment(pop_size, pc, pm)
+            )
+
+            # Форматируем результат: среднее_время±стд_отклонение (среднее_поколения±стд_отклонение)
+            # cell_value = f"{avg_time:.1f}±{std_time:.1f} ({avg_generations:.1f}±{std_generations:.1f})"
+            cell_value = f"{avg_time:.1f} ({avg_generations:.0f})"
+
+            if avg_generations == BASE_CONFIG["max_generations"]:
+                cell_value = "—"
+
+            row.append(cell_value)
+        table.add_row(row)
+
+    return table
+
+
+def main():
+    """Основная функция для запуска всех экспериментов."""
+    print("=" * 60)
+    print("ЗАПУСК ЭКСПЕРИМЕНТОВ ПО ПАРАМЕТРАМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА")
+    print("=" * 60)
+    print(f"Размеры популяции: {POPULATION_SIZES}")
+    print(f"Значения Pc: {PC_VALUES}")
+    print(f"Значения Pm: {PM_VALUES}")
+    print(f"Количество запусков для усреднения: {NUM_RUNS}")
+    print(
+        f"Критерий остановки: среднее значение > {BASE_CONFIG['fitness_avg_threshold']}"
+    )
+    print("=" * 60)
+
+    # Создаем базовую папку
+    if os.path.exists(BASE_DIR):
+        shutil.rmtree(BASE_DIR)
+    os.makedirs(BASE_DIR)
+
+    # Запускаем эксперименты для каждого размера популяции
+    for pop_size in POPULATION_SIZES:
+        table = run_experiments_for_population(pop_size)
+
+        print(f"\n{'='*60}")
+        print(f"РЕЗУЛЬТАТЫ ДЛЯ ПОПУЛЯЦИИ РАЗМЕРОМ {pop_size}")
+        print(f"{'='*60}")
+        print(
+            f"Формат: среднее_время±стд_отклонение_мс (среднее_поколения±стд_отклонение)"
+        )
+        print(f"Усреднено по {NUM_RUNS} запускам")
+        print(table)
+
+        pop_exp_dir = os.path.join(BASE_DIR, str(pop_size))
+        os.makedirs(pop_exp_dir, exist_ok=True)
+        with open(os.path.join(pop_exp_dir, "results.csv"), "w", encoding="utf-8") as f:
+            f.write(table.get_csv_string())
+        print(f"Результаты сохранены в папке: {pop_exp_dir}")
+
+    print(f"\n{'='*60}")
+    print("ВСЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ ЗАВЕРШЕНЫ!")
+    print(f"Результаты сохранены в {BASE_DIR}")
+    print(f"{'='*60}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()