lab3

lab3/main.py

@@ -0,0 +1,111 @@
+import math
+import os
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+from gen import (
+    Chromosome,
+    GARunConfig,
+    genetic_algorithm,
+    initialize_random_population,
+    inversion_mutation_fn,
+    partially_mapped_crossover_fn,
+    plot_fitness_history,
+    plot_tour,
+    swap_mutation_fn,
+)
+
+# В списке из 89 городов только 38 уникальных
+cities = set()
+with open("data.txt", "r") as file:
+    for line in file:
+        # x и y поменяны местами в визуализациях в методичке
+        _, y, x = line.split()
+        cities.add((float(x), float(y)))
+cities = list(cities)
+
+
+def euclidean_distance(city1, city2):
+    return math.sqrt((city1[0] - city2[0]) ** 2 + (city1[1] - city2[1]) ** 2)
+
+
+def build_fitness_function(cities):
+    def fitness_function(chromosome: Chromosome) -> float:
+        return sum(
+            euclidean_distance(cities[chromosome[i]], cities[chromosome[i + 1]])
+            for i in range(len(chromosome) - 1)
+        ) + euclidean_distance(cities[chromosome[0]], cities[chromosome[-1]])
+
+    return fitness_function
+
+
+config = GARunConfig(
+    fitness_func=build_fitness_function(cities),
+    initialize_population_fn=initialize_random_population,
+    cities=cities,
+    crossover_fn=partially_mapped_crossover_fn,
+    # mutation_fn=swap_mutation_fn,
+    mutation_fn=inversion_mutation_fn,
+    pop_size=500,
+    elitism=3,
+    pc=0.9,
+    pm=0.3,
+    max_generations=2500,
+    # max_best_repetitions=10,
+    minimize=False,
+    seed=17,
+    save_generations=[
+        1,
+        5,
+        20,
+        50,
+        100,
+        300,
+        500,
+        700,
+        900,
+        1500,
+        2000,
+        2500,
+        3000,
+        3500,
+        4000,
+        4500,
+    ],
+    log_every_generation=True,
+)
+
+result = genetic_algorithm(config)
+
+# Сохраняем конфиг и результаты в файлы
+config.save()
+result.save(config.results_dir)
+
+# Выводим результаты
+print(f"Лучшая особь: {result.best_generation.best}")
+print(f"Лучшее значение фитнеса: {result.best_generation.best_fitness:.6f}")
+print(f"Количество поколений: {result.generations_count}")
+print(f"Время выполнения: {result.time_ms:.2f} мс")
+
+# Сохраняем лучшую особь за всё время
+fig = plt.figure(figsize=(7, 7))
+fig.suptitle(
+    f"Поколение #{result.best_generation.number}. "
+    f"Лучшая особь: {result.best_generation.best_fitness:.4f}. "
+    f"Среднее значение: {np.mean(result.best_generation.fitnesses):.4f}",
+    fontsize=14,
+    y=0.95,
+)
+
+# Рисуем лучший маршрут в поколении
+ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
+plot_tour(config.cities, result.best_generation.best, ax)
+filename = f"best_generation_{result.best_generation.number:03d}.png"
+path_png = os.path.join(config.results_dir, filename)
+fig.savefig(path_png, dpi=150, bbox_inches="tight")
+plt.close(fig)
+
+# Рисуем график прогресса по поколениям
+plot_fitness_history(
+    result, save_path=os.path.join(config.results_dir, "fitness_history.png")
+)